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1
回答
为
CNN
做
预处理
的
图像
?
deep-learning
、
computer-vision
、
histogram
、
conv-neural-network
可能有不同
的
文章,其中有为
CNN
网络
预处理
的
图像
。我找到了一篇使用映射
的
LBP
图像
作为
CNN
输入
的
文章。使用HoG
图像
输入到有线电视新闻网合适吗?
浏览 18
提问于2019-02-13
得票数 1
1
回答
CNN
中以3个频道和1个频道表示
的
灰度
图像
差异?
image-processing
、
machine-learning
、
conv-neural-network
、
feature-extraction
我是分类
的
颜色不发挥任何作用
的
图像
。所以,我对我
的
图像
进行灰度缩放,得到
的
只是灰度
图像
。但它们由3个通道代表。我知道,我可以使用以下公式:将RGB
图像
转换为灰度
图像
,得到只有一个通道
的
灰度
图像
。我
的
问题是,在
CNN
中使用由3个频道表示
的
灰度
图像
浏览 0
提问于2018-10-29
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何将不同大小
的
图像
输入到传输学习网络中
deep-learning
、
transfer-learning
我一直在网上寻找一个解决方案,但很难找到一个明确
的
解决方案。我想知道如何将传输学习(例如,VGG16)应用于比网络最初训练
的
图像
大小不同
的
图像
(因此,我不想输入大小
的
图像
(224,224,3),我想输入大小
的
图像
(32,32,3))。我最初想
的
只是填充这些
图像
,但网络可能会查看这些黑色像素,并认为它们意味着什么,我意识到这可能会影响准确性,而且当我试图这样
做
时,我
的</em
浏览 0
提问于2019-03-23
得票数 0
1
回答
仅在一幅
图像
上进行预测时使用Image_data_generator
预处理
函数
keras
因此,我使用在应用Image_data_generator时可用
的
samplewise_std_normalization
预处理
功能,使用Keras训练了一个
CNN
。但是,当我尝试仅对一张
图像
进行预测时,
CNN
无法工作(显然),因为我在导入一张
图像
时没有执行这一
预处理
。 有没有人知道代码应该是什么样子,只导入一张图片,然后应用这个
预处理
函数并将其输入到
CNN
中?
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 0
1
回答
路德维希是如何编码
图像
的
?
ludwig
我想了解路德维希是如何编码
图像
的
。它是通过预先训练过
的
模型运行
图像
而不损失,还是运行丢失?如果是这样的话,对于一个大型
的
功能集,会运行哪种类型
的
损失?
浏览 3
提问于2019-11-05
得票数 0
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1
回答
在Python中以编程方式裁剪
图像
/删除背景
python
、
opencv
、
image-processing
、
conv-neural-network
如何使用Python (也许还有一些工具,如OpenCV)以编程方式从左边
的
图像
转到右边
的
图像
? 这是我用一个在线裁剪工具手工制作
的
。我在
图像
处理方面完全是新手(尤其是在实践中)。我正在考虑应用一些边缘或轮廓检测来创建一个蒙版,稍后我将在原始
图像
上应用它,以将其他所有东西(除了感兴趣
的
区域)涂成黑色。但我惨败了。 目标是
预处理
非常相似的
图像
的
数据集,以便训练
CNN
二进制
浏览 9
提问于2017-02-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
TensorFlow中使用多线程
的
预处理
洗牌
tensorflow
有一个
图像
文件名
的
python列表。 让多个CPU线程对
图像
进行
预处理<
浏览 3
提问于2017-03-16
得票数 0
1
回答
扩充标记
的
数据
python
、
image-processing
、
dataset
、
conv-neural-network
、
object-detection
我正在尝试熟悉
为
图像
检测项目建模
的
CNN
。现在,我不得不对
图像
训练数据集进行
预处理
: 我已经用labelbox标记了40张图片。现在我想继续
图像
数据增强。也就是说,我想要旋转,翻转等我
的
数据集中所有标记
的
图像
,以获得更多
的
训练数据,以提供给我
的
CNN
。我想用"https://augmentationlib.paperspace.com
浏览 29
提问于2020-03-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
CNN
-在一张图片中显示
的
两个类之间选择
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我目前正在运行一个非常普通
的
CNN
,但我有一些包含“多类”
的
图像
,它将数字
图像
分类到不同
的
类(不是光学字符识别),但是我也有一个称为"bad_captures“
的
类,用于没有数字
的
图像
。然而,有些
图像
具有bad_captures所具有的一些功能,但同时也包含数字。目前模型预测这些
图像
是坏
的
,但我需要它专注于数字。对如何做到这一点有什么建议吗?
浏览 18
提问于2018-12-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
图像
标准化
image
、
pixel
、
image-preprocessing
、
standardization
我想问有关
图像
预处理
的
分类任务与
cnn
。我标准化了输入数据(平均值= 0,标准差= 1),结果
的
范围是-1.1。如何使用结果范围
为
0,1
的
技术?这样
图像
就可以可视化了。
浏览 13
提问于2021-12-07
得票数 0
1
回答
如何处理
CNN
的
大词典
图像
?
cnn
、
image-preprocessing
扫描有不同
的
切片厚度,不同
的
扫描有不同
的
切片数。然而,单个病人扫描
的
切片厚度对所有切片都有相同
的
厚度。例如:2‘S扫描: 500片1mm厚Patient1是100*512*512我想把所有的病人信息都传递给
CNN
。我是否需要重新采样切片,并使其
浏览 0
提问于2020-01-16
得票数 1
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1
回答
CNN
OCR机器可读区域
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我正在训练一个卷积神经网络来识别智能手机上
的
MRZ(机器可读区域)字符。我想知道是否为了提高准确性,我应该用多种字体训练它,即使MRZ只使用OCR-B。此外,该模型在设备上
的
执行精度与我用来训练/测试它
的
python代码中
的
精度水平不同。有什么想法吗?这是我正在使用
的
架构: model.add(Convolution2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides
浏览 4
提问于2019-03-21
得票数 1
1
回答
用于微调
的
图像
预处理
neural-network
、
image-classification
、
convolutional-neural-network
、
image-preprocessing
当你微调一个像ResNet,VGG,EfficientNet等
的
CNN
,并且你想用你自己
的
图像
训练模型,或者即使你想用你
的
数据集
的
任何
图像
进行推断时,你是否必须对你
的
图像
做
同样
的
预处理
步骤,比如用相同
的
均值减去相同
的
值来训练这个模型还是没有必要取得好
的
结果? 谢谢。
浏览 0
提问于2021-09-27
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回答已采纳
1
回答
基于递归神经网络
的
图像
分类
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
rnn
我试图使用带有自定义数据
的
RNN来查找带有标签
的
图像
的
分类。除了Mnist数据集之外,我找不到任何其他示例。任何帮助,如该储存库,
CNN
是用于分类,将不胜感激。使用RNN对
图像
进行分类
的
任何帮助都是有帮助
的
。试图取代
的
CNN
网络。
浏览 0
提问于2018-03-26
得票数 7
回答已采纳
1
回答
CNN
-我们需要手动
预处理
训练
图像
吗?
tensorflow
、
image-processing
、
conv-neural-network
、
tf.keras
、
training-data
我是一个彻头彻尾
的
新手,我只想问一下,在将
图像
送入
CNN
进行训练之前,我们是否需要对
图像
进行
预处理
(比如手动)?我读到
CNN
已经有一些过滤技术来提取特征之类
的
。我在想,如果所有的火车
图像
都是二值
图像
,甚至只是边缘(教导形状
的
模型),这是不是可取
的
,或者我只是提供灰度
图像
?另外,如果答案是肯定
的
,我可以知道通常做什么准备工作,或者你会使用什么准备工作?我知道Kera
浏览 19
提问于2021-10-06
得票数 0
1
回答
卷积神经网络训练
图像
的
选择
image-recognition
、
conv-neural-network
目标是从
图像
中定位物体。我决定修改和训练一个现有的模型。然而,我无法决定是否应该使用面具来训练模型,还是只使用ROI。例如:对于第1类数据,只有第1类对象才能出现在
图像
上,所有其他区域都将被填充0's,对于第2‘类,我将做同样
的
事情,只在掩码中保留第2’类
的
对象,等等,用于3'rd和4‘类。第二种方法,使用ROI:我将在没有掩码
的
情况下从
图像
中裁剪每个类,只对感兴趣
的
区域进行裁剪。我是选第一条还是第
浏览 2
提问于2016-04-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
MobileNet
预处理
输入在tensorflow中
的
实现
python
、
tensorflow
、
opencv
、
python-imaging-library
、
mobilenet
当我们使用一些著名
的
CNN
深神经网络(如MobileNet )时,建议先对
图像
进行
预处理
,然后再将其输入网络。我找到了一个使用MobileNet
的
示例代码。在此代码中,
图像
的
预处理
由TensorFlow 2.7.0中
的
以下代码完成:我只需要在python中使用PIL和OpenCV对输入
图像
进行
预处
浏览 6
提问于2021-12-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在tensorflow中加载本地
图像
?
python
、
tensorflow
、
conv-neural-network
我从tensorflow文档中发现,加载名为"flower_photos“
的
数据集
的
代码是 我有一些
图像
在我
的
本地机器,并希望加载和使用它来
做
一些神经网络算法,如
CNN
。如何在tensorflow中加载和
预处理
本地存储
的
图像
?
浏览 2
提问于2019-10-26
得票数 1
2
回答
使用预训练模型(Keras,Tensorflow),Mask R-
CNN
的
最佳
图像
大小,更快
的
R-
CNN
tensorflow
、
keras
、
resnet
许多现有的Tensorflow和Keras
CNN
代码示例对训练
图像
使用相同
的
大小,通常是299*299,244*244,256*256,甚至更多。我认为这在一定程度上取决于与预先训练
的
模型
的
兼容性,以及架构本身。我仍在评估各种架构,但最终可能会使用Mask R-
CNN
(或更快
的
R-
CNN
),使用Resnet、Inception或Xception,以及Tensorflow或Keras。待分析
的
目标镜像在1024*1024范围内,但可
浏览 14
提问于2017-12-25
得票数 2
1
回答
图像
预处理
-
为
CNN
创建数据集
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我是
CNN
的
新手,我需要建立一条管道来装载
图像
,并为
CNN
做好准备。问题是,我需要构建一个由
图像
形成
的
数据集。有三类
图像
:新冠肺炎,健康
的
肺部和肺炎。我拥有的文件是: 1文件夹,包含肺部
图像
,新冠肺炎1文件夹,包含健康肺
图像
1文件夹,其中包含肺炎1 .txt文件,该文件包含训练数据集将形成
的
所有
图像
(1 .txt文件),其中包含将形成验证数据集
的
所有
图像<
浏览 1
提问于2020-05-23
得票数 0
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