腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(517)
视频
沙龙
1
回答
使用
深度
CNN
和
全
连接
分类
器
转换
用于
图像
分割
的
分割
掩模
数量
阵列
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
image-segmentation
、
semantic-segmentation
我正在根据Pereira等人
的
一篇论文构建一个模型,
用于
医学
图像
分割
,他们
使用
卷积网络,该网络馈送到完全
连接
的
分类
器
中。我想从正常组织中
分割
出肿瘤。我目前有一个numpy数组,包含预先
分割
的
图像
= background 1= tumour,形状为443,443,1作为“目标”,以及形状为443,443,1
的
图像
作为输入。如何让模
浏览 9
提问于2020-07-22
得票数 1
2
回答
基于文件名在python中读取多个
图像
python
、
python-3.x
我有一个100张人眼
图像
的
文件夹。我有50个文件名为视网膜
和
50个文件名为面具在那个文件夹。我需要读取所有的
图像
,名为retina1,retina2.....retina 50,并将它们存储在一个物体视网膜。也同样适
用于
面具
图像
。 我可以根据下面的代码读取文件夹中
的
所有文件。但不确定如何根据它们
的
丝状来读取它们,即分别读取视网膜
和
掩模
的
所有
图像
。因为我以后需要实现
图像</e
浏览 8
提问于2019-10-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何对卷积神经网络
分割
算法生成
的
图像
片段进行标注?
image-processing
、
computer-vision
、
neural-network
、
deep-learning
、
image-segmentation
我正在
使用
CNN
(卷积神经网络)进行遥感
图像
分类
。首先将多波段遥感
图像
应用到
图像
分割
算法中.
图像
分割
是将数字
图像
分割
成多个片段(像素集,也称为超像素)
的
过程。
分割
的
目的是简化
和
/或将
图像
的
表示
转换
为更有意义
和
更易于分析
的
东西。
浏览 5
提问于2016-09-25
得票数 0
2
回答
图像
分割
后
的
数据增强
python
、
keras
、
image-segmentation
、
data-augmentation
让我们假设我有一个小
的
数据集。我想实现数据增强。首先实现
图像
分割
(之后,
图像
将是二值
图像
),然后实现数据增强。这是一种好方法吗?
浏览 5
提问于2021-02-15
得票数 0
2
回答
掩码R-
CNN
实例
分割
与对象检测
neural-network
、
classification
、
object-detection
、
image-segmentation
我遇到了一个对象检测问题,我
的
数据由带有边界框
的
图像
组成。我已经回顾了几个最先进
的
对象检测网络(),并且很难看到实例
分割
和
对象检测是从哪里开始
的
。我正试图找出,如果通过边框注释
的
数据进行训练,什么才是最好
的
呢?像掩码R-
CNN
这样
的
东西会比速度更快
的
R-
CNN
表现得更好吗?还是这种性能提升要求我
的
所有数据在像素级别上被
分割
,而不
浏览 2
提问于2019-10-03
得票数 1
1
回答
如何从
深度
CNN
输出创建不确定
的
彩色地图
图像
?
neural-network
、
statistics
、
deep-learning
、
probability
、
conv-neural-network
我正在为城市特征检测设计一个
深度
CNN
分类
器
。大多数情况下,我
的
网络对建筑物进行了适当
的
分类
和
分割
,但很多时候,由于光照/相似的外观等原因,它会与其他对象混淆。我想要创建一个彩色地图,与
分割
的
图像
,可以代表多少特定
的
分类
器
是?我用软丢失作为培训网络。num_output: 2
浏览 4
提问于2018-01-10
得票数 5
回答已采纳
2
回答
卷积神经网络中
的
随机裁剪
和
翻转
image-processing
、
neural-network
、
conv-neural-network
在我读到
的
许多关于卷积神经网络(
CNN
)
的
研究论文中,我看到人们从
图像
中随机裁剪一个正方形区域(例如224x224),然后随机水平翻转它。为什么要进行随机裁剪
和
翻转?另外,为什么人们总是裁剪一个正方形
的
区域。Can不能在矩形区域上工作吗?
浏览 0
提问于2015-09-29
得票数 17
回答已采纳
2
回答
为什么在某些计算机视觉问题中
使用
RNN?
deep-learning
、
cnn
、
rnn
、
computer-vision
当我进行各种计算机视觉项目的实现时,一些OCR问题
使用
GRU或LSTM,而有些则没有。据我所知,RNN只
用于
输入数据是序列
的
问题,如音频或文本。因此,在kaggle上
的
MNIST核中,几乎没有内核
使用
RNN,几乎所有的基于GitHub
的
IAM数据集
的
OCR存储库都
使用
了GRU或LSTM。直观地说,
图像
中
的
书面文本是一个序列,因此
使用
RNN。但是,MNIST数据中
的
书面文本也是如此。
浏览 0
提问于2020-07-06
得票数 0
回答已采纳
2
回答
无
CNN
重复模式
的
图像
语义
分割
python
、
machine-learning
、
image-processing
、
textures
假设我有一个或多个瓷砖组成一个单一
的
模式(例如,材料:木材,混凝土,砾石……)我想训练我
的
分类
器
,然后我将
使用
经过训练
的
分类
器
来确定另一个
图像
中
的
每个像素属于哪一类。下面是两个瓷砖
的
例子,我想对
分类
器
进行培训: 假设我想
分割
下面的
图像
来识别门
的
像素
和
墙壁
的
像素。这
浏览 2
提问于2019-10-22
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何
使用
Python检测部分遮挡
的
对象?
python
、
keras
、
computer-vision
、
image-recognition
、
opencv
我正在
使用
Python (OpenCV、keras、tensorflow)构建一个计算机视觉应用程序,它需要检测一个对象,然后计算出该前端对象后面有多少个对象。因此,对象常常是重叠
的
。这里
的
目的是检测队列前面(前景)的人,然后检测前面人背后的人数,尽管后面的人被排除在外。 我已经建立了一个对象识别模型,
使用
keras来查找前景中
的
对象,但现在我需要计算出该对象背后有多少个。我
的
训练数据是数千个物体
的
图像
ins直线,类似于上面链接
的
<e
浏览 0
提问于2019-03-12
得票数 6
1
回答
将在平铺上训练
的
convnet
分类
器
应
用于
大
图像
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
computer-vision
我
的
任务是在文档
的
图片上找到某个字母。
使用
经典
的
计算机视觉,我将
图像
分割
成字符。然后,我
使用
神经网络对25×25像素
的
字符
图像
进行训练,将它们
分类
为我想要
的
和
所有其他
的
。
使用
这个,我可以重建这些字符
的
位置。 现在我想将convnet直接应
用于
整个
图像
,这样我就不必依赖经典
的
<
浏览 0
提问于2020-09-16
得票数 0
2
回答
如何为
CNN
培训准备频道
图像
?
python
、
opencv
、
deep-learning
、
computer-vision
、
conv-neural-network
我正在训练一个六通道
图像
用于
细胞
分割
,这是分开
的
。下面描绘
的
六个
图像
是相同
的
,但在不同
的
渠道。 ? 我应该如何排列输入到我
的
网络中
的
数组?
使用
numpy.dstack将所有这些放到数组中?我知道我们也应该注意滤镜
的
数量
和
大小,这是要像对待RGB
图像
一样对待
的
,但我是
深度
学习
和<
浏览 13
提问于2020-01-04
得票数 1
1
回答
为什么ssd
和
yolo没有roi池层?
computer-vision
、
object-detection
、
yolo
、
faster-rcnn
我们知道像faster-rcnn
和
mask-rcnn这样
的
对象检测框架有一个roi pooling layer或roi align layer。但是为什么ssd
和
yolo框架没有这样
的
层呢?
浏览 0
提问于2019-04-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
CNN
检测梯度变化?(
深度
图)
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
computer-vision
、
conv-neural-network
在彩色
图像
中很难检测到这些边缘,因为边缘
的
两边可以有相同
的
表面,而且,边缘
的
样式、颜色
和
方向在不同
的
位置可能有很大
的
差异:因此,决定
使用
深度
地图。虽然
深度
的
变化可以用一个相当简单
的
算法来完成,但是忽略(或者至少是识别)噪声
和
工件是非常困难
的
。我目前
的
方法是简单地将
图像
移动几个像素,然后将其从自身减去
浏览 3
提问于2020-09-30
得票数 0
1
回答
通过
CNN
定位物体
deep-learning
、
tensorflow
、
convolutional-neural-network
、
object-recognition
我是新
的
深入学习
和
张量流,我正试图训练一个
CNN
在街景房子数字数据集
的
数字定位。为此,我有一组32x32
图像
的
输入集,由于我想识别最多5位数字,所以我
使用
了20个元素
的
标签向量,如下所示据我所知,在(让我说)3层卷积
和
池之后,我可以添加5层(平行
的
)完全
连接
<e
浏览 0
提问于2017-01-22
得票数 0
2
回答
分割
任务中
图像
对
的
Pytorch transforms.Compose用法
python
、
image
、
machine-learning
、
pytorch
我正在尝试在我
的
分割
任务中
使用
transforms.Compose()。但我不确定如何对
图像
和
蒙版
使用
相同
的
(几乎)随机变换。所以在我
的
分割
任务中,我有原始
的
图片
和
相应
的
掩模
,我想生成更多
的
随机变换
图像
对来训练popurse。这意味着如果我对我
的
原始图片做了一些
转换
,这个
转换
浏览 89
提问于2021-02-20
得票数 0
回答已采纳
3
回答
在
图像
上
使用
Weka
machine-learning
、
weka
我是Weka
的
新手,从如何
使用
它
的
示例中,我只看到了文本问题。我可以将Weka中
的
图像
与机器学习
分类
器
一起
使用
吗?
浏览 4
提问于2013-02-11
得票数 5
1
回答
给出极端结果概率
的
分类
CNN
python
、
neural-network
、
keras
、
theano
、
convolution
我对我
的
CNN
有意见,
使用
Keras
和
Theano后端。基本上,我需要将340x340灰度
图像
分类
为6类。问题是我
的
CNN
给出了太“难”
的
概率,例如,它很少给出一些不确定
的
预测,并且总是试图为一个类争取一个90%+。问题是,对于我
的
课程,
使用
的
惩罚是非常严厉
的
完全错过
分类
,不确定是首选。(因此,像0.6,0.3,0.2,这样<e
浏览 0
提问于2017-03-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
反褶积
和
不合并是如何导致
图像
分割
的
?
computer-vision
、
convolution
、
convolutional-neural-network
、
deconvolution
我正在探索
和
学习计算机视觉领域,目前正在学习
CNN
。我完全理解
CNN
的
概念,也就是直到完全
连接
的
层。但是,当我深入研究
图像
分割
的
任务时,我发现了以下
的
论文: U-Net:生物医学
图像
分割
<e
浏览 0
提问于2018-05-14
得票数 0
1
回答
一维
阵列
二元
分类
的
Tensorflow模型
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
conv-neural-network
这就是我如何
分割
数据集
的
方式:Y_train =>
阵列
1s
和
0 s型=> (800 )Y_test =>
阵列
1s
和
0 s型=> (200,)模式只是值
的
快速增加,然后是类似的值
的
快速下
浏览 22
提问于2022-02-04
得票数 1
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
使用卷积神经网络做语义分割
将深度学习与GIS相结合
DLP教程系列之MRI图像语义分割(1):准备数据和搭建网络
这5种计算机视觉技术,刷新你的世界观
做目标检测,这一篇就够了!2019最全目标检测指南
热门
标签
更多标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券