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沙龙
1
回答
理解cnn
、
我是一名计算机科学专业的学生,我的一位教授问我是否可以使用cnn来制作一个检测肿瘤的python应用程序,如果可能的话,任何人都可以指导我,了解cnn并将其应用到我的项目中。
浏览 0
提问于2018-05-03
得票数 1
1
回答
每个边界盒的置信值
、
、
、
、
我目前正在进行图像
分类
,给出了一种
神经网络
图像
分类
方法。我已经成功地在图像上创建了边界框,对于每个边界框,我应用了
分类
算法(W^X+B,其中W、B是已经从训练数据中学到的权重和偏差)来获得20个类中的每个类的值。
浏览 1
提问于2016-04-14
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1
回答
是否有可能扩展经过训练的
神经网络
以识别其他模式
假设我有一个
神经网络
( NN ),它被训练来识别给定的图像中的猫,有没有办法更新我的NN来识别狗?更广泛地说,我的问题是关于一种通过“加载模式库”来扩展NN的方法。
浏览 15
提问于2017-01-30
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1
回答
图像中的多目标检测
、
、
我想问你一个关于图像
分类
的问题。实际上,我正在制作一个图像
分类
器
,我正在使用
卷积
神经网络
,并使用keras和tensorflow作为后端。我的问题是如何识别图像中的多个对象。我尝试过使用激活函数、sigmoid和loss - binary_crossentropy的
卷积
神经网络
,但我对此并不满意。
浏览 33
提问于2017-12-13
得票数 2
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1
回答
数千个类的机器学习
多
类
分类
、
、
、
是否有任何机器学习算法(在Server、Azure或.NET库上都是理想的),或者是用于大规模
多
类
分类
的独立工具,能够为每个实体提供几个最佳匹配类? 我发现这个研究的思路是:,但是找不到任何实现。
浏览 3
提问于2016-05-23
得票数 4
1
回答
卷积
神经网络
的正确结构是什么?
、
、
、
我已经看到了几种不同的
卷积
神经网络
(CNN)的架构。我搞不懂哪一种是标准,以及如何决定使用什么。我并不为所使用的层数或所涉及的参数数目感到困惑,而是对网络的组件感到困惑。假设: CL,SL,CL,SL,CM,Softmax
浏览 2
提问于2014-10-17
得票数 3
1
回答
从一组图像中匹配一幅图像:结合传统的计算机视觉+深度学习/CNN
、
、
、
、
在我正在开发的应用程序中,我有大约5000张产品标签图像(每个产品有一个标签)。由于最初,我的系统每个产品只有一个样本,所以我决定采用传统的计算机视觉技术。我使用特征提取和描述符匹配实现了这一点。(使用OpenCV SIFT和FLANN技术,参考如下:https://github.com/kipr/opencv/blob/master/samples/cpp/matching_至_许多_images.cpp) 现在我正在考虑如何结合CNN或深度学习技术来提高准确性,因为当用户批准匹
浏览 0
提问于2017-10-24
得票数 1
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1
回答
图的深度学习
、
我需要使用深度学习对这些文件进行
多
类
分类
。有没有人熟悉如何在这种背景下应用深度学习? PS:我不太熟悉对图表的深入学习。
浏览 0
提问于2020-02-25
得票数 1
1
回答
感知
器
与形状识别
我最近实现了一个简单的感知
器
。这种类型的感知
器
(由一个神经元组成,在输出中提供二进制信息)只能解决类可以线性分离的问题。如何知道这个问题是否有类是线性可分的?因为有64个输入,它还可以线性分离吗?一个简单的感知
器
能解决这种问题吗?如果没有,什么样的感知
器
可以?
浏览 4
提问于2017-06-04
得票数 1
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2
回答
深度学习-使用图像及其描述
、
、
、
我将制作一个可以对图像进行
分类
的
分类
器
。我知道我应该使用
卷积
神经网络
来解决这个问题。问题是,对于每个图像,我都有一个描述。有没有什么方法可以让我使用这个描述来改进
分类
器
?
浏览 15
提问于2017-02-02
得票数 3
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2
回答
为什么在删除最终softmax层之前的完全连接层后,
卷积
神经网络
的准确性会增加?
、
、
、
我设计了
卷积
神经网络
(tf。Keras),它有几个具有不同核大小的并行
卷积
单元。然后,这些
卷积
层的每个输出结果被馈送到并行的另一个
卷积
单元中。然后将所有输出连接起来。下一步展平完成。之后,我添加了完全连接层,并连接到最终的softmax层进行
多
类
分类
。我对它进行了训练,并在验证测试中取得了良好的结果。 然而,我删除了完全连接的层,精度比以前更高。
浏览 1
提问于2020-07-09
得票数 0
1
回答
如何利用深度学习进行
多
标签文本
分类
、
、
我是使用深度学习的
多
标签文本
分类
的新手,我有这样的数据: parent_pid domain_tld category_dz description_en如何使用深度学习对上述类别产品进行
分类
,请与我分享任何博客或参考资料。
浏览 0
提问于2021-12-25
得票数 0
2
回答
如何利用FFT和
神经网络
对声音进行
分类
?我该用CNN还是RNN?
、
、
首先,我想
分类
一下,如果一个声音是拍手还是踢踏舞。 我使用的是一个微控制
器
,是声音触发和采样声音@20 using。微控制
器
将这些原始的ADC数据发送到PC机进行Python处理。现在,我想把拍到的FFT信号作为训练数据,用
神经网络
对它们进行
分类
。关于这一点,我已经研究了一整天,有文章说应该使用
卷积
神经网络
,也有文章说应该使用递归
神经网络
。我看了
卷积
神经网络
,它提出了另一个问题,我应该使用Keras的1-D还是2-D
浏览 1
提问于2019-05-03
得票数 2
回答已采纳
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。我的
分类
器
的准确度高达0.9874066374996978,但它几乎无法识别我的所有新签名样本,它们都是在相同的照明条件下在同一张纸上签名的。我是应用性ML的新手。你们专家认为我应该检查什么??
浏览 0
提问于2018-12-03
得票数 1
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1
回答
混合
卷积
神经网络
与常规
神经网络
、
、
卷积
神经网络
通常是图像
分类
和语义分割的最佳选择。
分类
/数字数据(年龄、身高、城市等)另一方面,传统的机器学习模型,如(深度)随机森林模型、支持向量机模型或传统
神经网络
模型处理效果最好。是否有将
卷积
神经网络
和传统
神经网络
相结合的混合结构来对图像和
分类
数据集进行
分类
?假设情况下,包含这些
分类
/数值信息的混合模型在检测皮肤癌方面可能比仅仅使用图像的模型更成功。
浏览 0
提问于2018-06-12
得票数 1
1
回答
使用Python检测目标
、
、
我是python的新手,我想开发一个代码来检测以下目标。target to detect target to detect 2 任何链接将不胜感激..?
浏览 15
提问于2020-03-25
得票数 0
2
回答
对深度学习中的单元进行
分类
以进行图像
分类
、
、
假设我们有一个有10个类的数据库,我们用深度信任网络或
卷积
神经网络
对它进行
分类
测试。问题是,我们如何理解最后一层中的哪些神经元与哪个对象相关?在其中一篇帖子中,有人写道:“为了理解像鞋子这样的对象,哪些神经元是可用的,哪些不是,你将把最后一层中的所有单元放到另一个监督
分类
器
中(这可以是
多
类支持向量机或软最大层)。我不知道应该怎么做?
浏览 4
提问于2015-04-29
得票数 0
1
回答
在Google Coral Devboard和Jetson Nano中使用我自己构建的
卷积
神经网络
分类
器
、
、
、
、
我读了很多关于Jetson Nano和Google Coral Devboard的文章,在我读过的大多数文档和论文中,推断和部署都是使用预先构建的
卷积
神经网络
来完成的,例如AlexNet,Inception,MobileNet和其他用于图像
分类
的
神经网络
。据我所知,这些微型计算机需要将
神经网络
转换为tensorflow模型或任何它们接受的框架,以执行模型的推断。我想知道的是:对于Jetson Nano和Google Coral Devboard,我是否可以拥有与文档中举例说明的
卷积
<em
浏览 20
提问于2020-12-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我有一个包含图像描述的图像数据和元数据,如何同时使用图像图像和元数据来训练图像。
、
、
我需要建立一个
分类
器
的皮肤损伤,并有图像数据和元数据,其中有描述包括
分类
。任何关于如何匹配数据和图像的帮助,以及两者在训练我的
卷积
神经网络
中的应用
浏览 0
提问于2018-10-14
得票数 5
2
回答
SSD和Mobilenet的区别
、
、
据我所知,它们都是
神经网络
。SSD提供本地化,而mobilenet提供
分类
。因此,SSD和移动网络的结合可以产生目标检测。这张图片来自。SSD的默认
分类
网络是VGG-16。
浏览 2
提问于2018-05-29
得票数 4
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