Perguntas com a marcação «computer-vision»

Eu tenho um conjunto de dados desequilibrado em uma tarefa de classificação binária, em que a quantidade positiva vs a quantidade negativa é 0,3% vs 99,7%. A diferença entre pontos positivos e negativos é enorme. Quando treino uma CNN com a estrutura usada no problema MNIST, o resultado do teste …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

Um dos métodos de avaliação do ImageNet Competition (classificar 1.000 imagens de categorias) é o erro dos cinco principais, o que isso significa? Veja: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning  classification  computer-vision 

Ao ler os documentos de segmentação semântica, bem como suas implementações correspondentes, descobri que algumas abordagens usam softmax enquanto outras usam sigmoide para a rotulação em nível de pixel. Por exemplo, com relação ao papel u-net , a saída é um mapa de recursos com dois canais. Eu já vi …

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision  tensorflow 

No aprendizado profundo e na aplicação à visão computacional, é possível dizer que tipo de recursos esses dois tipos de extrato de pooling? Por exemplo, é possível dizer que max pool extrai arestas? Podemos dizer algo semelhante em relação ao agrupamento médio? PS fique à vontade para recomendar se o …

8 machine-learning  deep-learning  feature-construction  computer-vision 

Eu costumava treinar meu modelo na minha máquina local, onde a memória é suficiente apenas para 10 exemplos por lote. No entanto, quando eu migrei meu modelo para a AWS e usei uma GPU maior (Tesla K80), eu poderia acomodar um tamanho de lote de 32. No entanto, todos os …

8 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

No artigo da rede neural totalmente convolucional , os autores mencionam tanto o treinamento inteligente quanto o treinamento totalmente convolucional. Meu entendimento para a construção do conjunto de treinamento é o seguinte: Dada uma M*Mimagem, extraia as sub-imagens com N*N, where ( N<M). As sub-imagens selecionadas são sobrepostas com outras. …

8 machine-learning  deep-learning  data-mining  conv-neural-network  computer-vision 

Nos últimos anos, o campo de detecção de objetos sofreu um grande avanço após a popularização do paradigma Deep Learning. Abordagens como YOLO, SSD ou FasterRCNN mantêm o estado da arte na tarefa geral de detecção de objetos [ 1 ]. No entanto, no cenário específico do aplicativo em que …

7 neural-networks  deep-learning  image-processing  computer-vision  object-detection