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实际上，我正在使用双重摄影重建一些图像。接下来，我想训练一个网络，通过去除噪声(去噪自动编码器)来重建清晰的图像。 用于训练网络的输入是重建图像，而输出是地面实况或基于计算机的标准测试图像。现在的输入，例如，Lena是Lena的一些不精确的版本，图像在位置和一些伪像上移动。 如果我保持输入作为我的重建图像和<e
浏览 28提问于2019-10-08得票数 1
我正在尝试建立一个识别手语字母的系统。我没有计算机视觉的工作经验，因为这是我的第一次。我不知道我应该使用哪种滤镜(锐化、平滑、锐化然后平滑、平滑然后锐化或者其他什么)。不只是过滤器选项，还有其他选项，如：2-边缘检测技术
..etc
浏览 0提问于2018-04-09得票数 0
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我有一个关于生物医学图像分析的一般性问题。因为生物医学图像需要配准，以便在相同空间中对齐图像并更好地提取特征。我的问题是，基于深度学习的分类是否也需要训练数据集图像的图像配准？在深度学习中，架构本身定义了最佳特征，使用深度神经网络进行腹部CT扫描图像分类是否需要注册？当我们为
浏览 34提问于2019-06-04得票数 1
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我是学生，在python上还是新手，我需要在我们的领域中使用深度神经网络，这与深度学习没有直接关系，但我们可以用深度学习来优化这些错误。上一次我尝试用python工作，但是我发现我需要很长的时间从头开始学习python。我们几乎所有的东西都使用Matlab，我很好地掌握了它。我决定搬回matlab，利用那里的深度学习。我的问题是，有谁有任何视频或
浏览 5提问于2019-10-12得票数 0
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我是神经网络的新手。你只看一次(YOLO)发现了大量的在线资源，帮助理解神经网络的实际工作方式。
由于从零开始建立一个神经网络是耗时的，并不完全是万无一失的，以达到预期的效率。我看到了这些文章迁移学习&在深度<em
浏览 0提问于2018-02-01得票数 5
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我想从钞票的图像中提取有用的信息。
我已经使用OCR + pytesseract将图像转换为文本，并根据特定的单词提取信息，如总数、数量等。什么是处理各种类型的非结构化票据的最佳通用方法，以提取票据的位置和金额？
浏览 13提问于2018-02-05得票数 1
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如何在不同大小的图像上训练模型。我的模型包含输入图像大小(None，None，3)。但是如何在不同的图像大小上训练模型呢？ 注意:我的目标是使用深度学习执行图像压缩。一种考虑了编解码器的自动编码器。
浏览 50提问于2019-05-19得票数 0
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用于形状定位和识别的深度学习
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有一组图像，每个图像包含不同的形状实体，如下图所示。我正在尝试定位和识别这些不同的形状。例如，为每个不同的形状添加一个边界框，甚至可以标记它。能够解决这类问题的主要研究论文/深度学习模型是什么？
浏览 1提问于2017-05-11得票数 0
我正在从事图像处理项目。我发现建议在数据预处理步骤中调整图像的大小。如何决定要将其调整到什么大小？我所遵循的教程将其调整为128。
浏览 0提问于2021-07-08得票数 0
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在我之前的研究中，我经常使用k-折验证来避免过度拟合，但对于ILSVRC数据集，训练、val和测试数据集似乎已经被拆分了。
但我没有找到任何解释他们如何拆分数据集的文档。
浏览 0提问于2017-09-28得票数 1
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类中不同数量的图像
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我正在做一个深入学习的CNN项目。数据集包含500多个类，类有不同数量的项(图像)。例如，有些类有5幅图像，有些类有10幅，有些类有20幅图像，有些类有超过20幅图像。我可以使用这个数据集来创建CNN模型吗？注:我将使用VGG来训练模型。
浏览 0提问于2018-06-28得票数 3
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我是深度学习的初学者(CNN)。我使用了这个代码:()来学习更多关于卷积神经网络的知识。这个python代码只是将数据分成"train“和"test”两部分，代码中没有验证部分。那么，如何在包含不同图像(如正常图像和异常图像)的代码中添加验证文件夹呢?我的目标是:向代码中提供一个异常图像(该图像与机器以前训练
浏览 3提问于2017-03-27得票数 1
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我是机器学习领域的新手，我有一个问题要问。但让我先发布这个问题。我选择了解决方案:在大多数情况下，解决方案也是非常简单的。利用SIFT、SURF等算法提取兴趣点，得到这些关键点的描述子，并用K均值算法对其进行聚类。然后使用这
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
我的数据是多类、多标签类型的，我计划总共有100个输出类。我对模型的输入X是音频数据，我的y是一个单热编码的numpy数组，有100个列显示一个1来指示相应的类(例如y = [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 ..这意味着目前没有为y的88列分配任何1。
然后，在使用当前的12类数据(NSize ~ 16000)进行培训之后，我运行了model.predict(...)，
浏览 0提问于2021-08-01得票数 0
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我在几个Tensorflow/Keras教程中看到，数据增强功能是作为keras层添加的。当我将我的Keras模型(为了生产目的)转换为TensorflowJS时，我遇到了一个问题，例如，RandomFlip层在TensorflowJS中不可用。所以我必须使用ImageDataGenerator。
我不明白为什么我要把数据增强层放在模型中，我的意思是，当我想在生产中使用我的模型时，我仍然会把它们放在我的模型中，这对我来说是没有意义的。
浏览 0提问于2020-11-25得票数 1
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我有关于同一主题的多个图像数据集，我希望使用深度学习进行分类任务。数据集的图像分辨率不同(例如，一些图片是128x128px，一些是512x512，另一些是2048x2048)。如果我使用解析度最高的数据集来训练，我的直觉将是，当网络学习低分辨率图片中可能无法识别的模式时，将更难对分辨率较低的图像进行<
浏览 0提问于2020-10-29得票数 4
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最近，我们计划建立一个图像处理系统，从图像中提取信息。目前，我们正在使用AWS推理来实现这一目标。但是，在某些情况下，我们没有从AWS获得准确的信息。所以，我们已经计划建立我们自己的定制一个。我们还有4/5个月的时间。至少有一个POC版本。另外，我们计划为此使用Tensorflow。我们都没有机器学习和深度学习的经验，但已经有5/6年使用不同语
浏览 2提问于2017-05-24得票数 1
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结合CNNs的图像分类
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我想把CNN的中间层(G层)的输出输入到更宽的CNN (H层)的中间层，以完成推理。
L(W_G, W_r) = MSE(\text{output oflayer H}, \text{output
浏览 0提问于2021-07-27得票数 1
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我刚进入机器学习领域，才刚刚开始掌握它的诀窍。我想知道如何从大量的图像到机器学习数据集。我也不太清楚如何为我的数据存储标签？csv格式？
浏览 0提问于2019-08-20得票数 0
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