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(5253)
视频
沙龙
1
回答
关于
暹罗
CNN
的
准确性
、
、
8/10 126/126 ==- 163s 1s/步长损失: 0.0463 -精度: 0.9985 - val_loss: 0.0595 - val_accuracy: 1.0000 当我比较两幅不同
的
图像时,该模型具有很好
的
预测精度。此外,它还对相同类别的图像进行了很好
的
预测。但当我将Image1与image1本身进行比较时,它预测它们
的
相似概率仅为0.5。在其他情况下,如果我将image1与image2进行比较,那么它预测正确
的
概率为0.8(这里
的
ima
浏览 65
提问于2020-11-10
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2
回答
暹罗
网络旋转不变吗?
、
是连体网络旋转不变,这意味着如果我训练我
的
暹罗
网络在不同
的
旋转版本相同
的
图像,所以它会把每个图像作为不同
的
图像或相同
的
。另外,如果我把猫
的
图像和同一对猫
的
旋转图像传递给
暹罗
网络,它会给出0或1
的
相似性分数。
浏览 0
提问于2020-05-14
得票数 0
1
回答
迁移学习-将我
的
顶层与预训练模型合并会使准确率下降到0%
、
、
、
、
我在这里
的
目标是将我
的
顶层附加到一个预先训练
的
模型,如VGG19,并使用合并后
的
模型进行一些预测。合并后
的
模型精度为0。需要一点帮助。我自己
的
顶层from keras.layers import,获得了72%
的
准确率代码未显示from keras import appli
浏览 3
提问于2018-04-15
得票数 2
1
回答
图像中人
的
最佳检测方法
我会用
CNN
来做这个。我正计划创建一个数据集,如下所示。因为我很难收集人类和非人类物体
的
图像。
浏览 0
提问于2019-05-23
得票数 1
1
回答
在增加更多
的
训练数据后,
暹罗
网络
的
精度停滞不前。
、
、
、
、
我是机器学习
的
新手,我目前正在努力创建一个能够预测品牌标识相似性
的
暹罗
网络。我有一个210.000商标的数据集。用于
暹罗
网络
的
CNN
看起来如下:# specify the inputs for the feature extractor']))return model<em
浏览 3
提问于2022-07-26
得票数 0
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1
回答
如何通过图像对文档进行分类?
、
我需要一个开放
的
源代码解决方案来分类一个文档。我不想使用NLP,我只需要检查
的
外观和感觉。 我试过OpenCV。我有一个模板,我需要匹配它。
浏览 0
提问于2019-07-10
得票数 2
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1
回答
当我将图像提供给经过训练
的
模型时,它为模型中未经过训练
的
对象提供了80%+精度。
、
、
、
、
现在,在测试模型时也是这样做
的
,但问题是:当相机中没有手时,它仍然检测到一些东西(任何-through移动相机),因为HSV是不准确
的
,当使用(没有手)
的
图像被输入到模型时,它仍然给出了80%+
的
准确性
通过图像和代码来训练模型是向下链接
的
。 我已经尝试从用户输入触摸他
的
手在哪里,它
的
工作很
浏览 2
提问于2019-04-02
得票数 1
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1
回答
Tensorflow:如何有n个图像输入来确定一个输出:手写数据匹配
、
、
我试图开发一个模型来告诉你,一个笔迹样本是否与提供
的
其他样本相匹配,这些样本都来自一个人。我有一个使用一个图像来匹配另一个图像
的
例子,但是我不太确定如何允许用户上传n个手写样本。有人能提供一些
关于
使用n个图像输入来进行0/1分类
的
洞察力吗?
浏览 5
提问于2020-11-06
得票数 0
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1
回答
如何为训练
暹罗
神经网络准备数据集
、
、
、
、
我试图通过建立一个带有角角的人脸识别模型来实现一个
暹罗
神经网络。以前,我使用分类实现了
CNN
人脸识别模型(带有keras),因此我
的
数据集已经被分成训练数据、训练标签、验证数据、验证标签和测试数据。用于此目的
的
数据集由226个图像类组成。我使用2799张图像进行训练,226张图片进行验证。现在我想使用数据集来训练一个
暹罗
神经网络。为了这个目的,我该如何分割数据呢?
浏览 1
提问于2019-07-02
得票数 3
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2
回答
水果图像分类器(Python)
、
我为10个时代编写了代码,我得到
的
结果如下: 对15077个样本进行训练,在4204个样本上验证: 1/10 15077/15077 ============================== -264val_accuracy: 0.8428 Epoch 2/10 15077/15077 ============================== -256 s 17 10/步进损失: 0.4236 -
准确性
16 is /阶跃损失: 0.0765 -精度: 0.9784 - val_loss: 0
浏览 7
提问于2020-05-04
得票数 0
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1
回答
超级分辨率
CNN
与常规
CNN
、
、
、
我正在深入寻找一个解决方案
的
背景减法,其中一个要求是不松散
的
输入图像质量。发现有一种特定类型
的
CNN
,比如超级分辨率
CNN
。谁能解释一下SRCNN和常规
CNN
的
利弊是什么?
浏览 0
提问于2019-07-23
得票数 4
1
回答
Tensorflow中
的
三重奏、
暹罗
语和Softmax
、
、
我想比较以下类型
的
CNN
对于两个不同
的
大图像数据集
的
性能。目的是测量两幅图像之间
的
相似性,这两种图像在训练过程中都没有被看到。我可以访问2个CPU和16个CPU核心。三重奏
CNN
(输入:三幅图像,标签:编码在位置) 对于为了对Triplet和
暹罗
网络使用
浏览 2
提问于2017-02-22
得票数 3
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2
回答
基于神经网络
的
“特征匹配”二值分类
、
、
、
我们有来自两个图像
的
数值特征数据集,我们希望检查这些图像是否匹配,是否只使用这些特征。基本上我们有这样
的
专栏:fB1,fB3,.,fB14:图像B中
的
14个特征主要
的
用途是使用这个框架进行人脸识别:贝恩德·海塞尔。那么,是否有任何已知
的
神经网络体系结构(我们有700万个带注释
的
训练集)? 注:我们没有任何图像,我们只有数字特征。
浏览 0
提问于2019-01-10
得票数 3
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3
回答
集合能提高卷积神经网络
的
准确性
吗?
、
但是,汇集能增加
CNN
模型
的
准确性
吗?我想这可能会发生,如果你
的
CNN
是过度
的
,而池是不使用
的
,而引入池防止过度,这可能导致更好
的
准确性
性能测试。但是,如果过度拟合并不是一个问题,首先,你应用了池,它是否有可能提高
准确性
的
结果池?我看不出这种情况是如何发生
的
,因为池实际上是在进行低阶计算,所以您
的
准确性
应该始终是\leq未合并
的
浏览 0
提问于2019-01-24
得票数 3
1
回答
我们如何结合ANN+
CNN
和组合
CNN
+SVM呢?
、
、
、
我已经训练了支持向量机,细胞神经网络和神经网络上
的
UCF-101数据集,支持向量机和神经网络使用CSV文件
的
色调和LBP
的
特征,而
CNN
使用
的
分类图像和我想结合{支持向量机和
CNN
}和{ANN和
CNN
我已经提取了数据集中
的
每个视频
的
第一个关键帧,然后计算它
的
LBP histogram.Used它作为图像
的
特征,写在csv连同它
的
标签(我只选择了5类数据
的
101个可
浏览 87
提问于2019-05-15
得票数 0
1
回答
多类分类:在验证集上具有良好
的
准确性
,但在测试集上具有预测能力
、
、
、
、
这些图像具有不同
的
几何形状(<code>C0</code>)。训练集由16 x 320 = 5120个图像组成,验证集有16 x 160 = 2560个图像,测试集有16个x 2= 32个图像。我使用下面的代码来构建
CNN
并进行预测。对于训练和验证
的
准确性
和损失,我得到了以下结果。<code>A2</code> 当尝试在测试集
的
32个图像上测试该模型时,我只得到了3个正确
浏览 8
提问于2019-03-29
得票数 0
2
回答
不预测真实数据
的
分类器
、
、
我试着训练一个分类器来识别我自己
的
签名。我就是这样造分类器
的
在一张纸上签名了50次,然后用它创建了50幅图像。我是怎么做功能工程
的
?img = cv2.medianBlur(img,5) 步骤2:执行自适应阈值,然后进行形态学开放以降低图像中
的
噪
浏览 0
提问于2018-12-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
暹罗
网络,下部使用密集层而不是欧几里得距离层。
、
、
、
、
对于
暹罗
网络来说,这是一个相当有趣
的
问题。
暹罗
网络接收2个输入(2个手写数字)并输出它们是否为相同
的
数字(1) (0)。
暹罗
网络
的
最后一层是两个提取
的
张量之间
的
欧氏距离层: output_shape=eucl_dist_output_shapethresho
浏览 2
提问于2019-10-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
了解
CNN
培训结果
、
、
、
(请解释如下:)所以很明显,模特
的
“制服”有点(有些人说,很少
的
过分适合有时是好
的
)。我
的
问题集中在验证、丢失和验证
的
准确性
上。 我
的
网络是38%不准确还是82%准确?我读过很多<e
浏览 3
提问于2020-03-13
得票数 0
1
回答
如何在TFLearn中显示召回和精确性?
我是新来学手语
的
。我做了一个
cnn
分类器,它分类在17个不同
的
班级。我运行代码没有任何问题,它显示了
准确性
和损失。我想知道如何才能显示每一节课
的
召回率和
准确性
。我
的
代码是基于TFLearn
的
IMDB数据集
的
CNN
分类器
的
例子。感谢您
的
工作和关注!
浏览 0
提问于2017-04-28
得票数 2
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