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卷积
神经网络
为什么适合
图像
处理?
卷积神经网络
卷积
神经网络
为什么适合
图像
处理?
浏览 173
提问于2022-09-08
1
回答
图像
质量
神经网络
方案
machine-learning
、
computer-vision
、
artificial-intelligence
、
neural-network
我试图创建一个
神经网络
项目,以确定彩色
图像
的质量,并返回是否通过质量检查。这一质量检查将在包含50%好照片和50%坏照片的2000份样本中确定和培训。我正在尝试创建以下
神经网络
2x隐层==>层1= 1638400,2层= 409600神经元我的问题是,在简单的异或训练中
浏览 5
提问于2015-05-21
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1
回答
卷积
神经网络
中滤波器的选择
conv-neural-network
我已经完成了
卷积
神经网络
的实现部分。但在
卷积
神经网络
中,如何选择滤波器来获得
卷积
特征仍然是个难题。正如我所知,在filter.is的帮助下,我们通过检测特征(如眼睛、鼻子、嘴巴)来使用
卷积
层从
图像
中识别人脸。过滤器包含眼睛、鼻子、嘴巴来从
图像
中识别人脸是真的吗?
浏览 0
提问于2018-11-14
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1
回答
开发有监督的视频事件检测需要使用哪种算法或算法组合?
machine-learning
、
supervised-learning
我必须开发一个视频事件检测工具,在票务中,counter.The工具必须为那些在没有点票的情况下通过门的人拍照。我有一套视频,人们拿着这些数据在gate.So上乱搞,我怎么能实现一个视频事件检测工具?我对视频分析还不熟悉。我不知道在哪里可以start.Where,我能找到一些关于有监督的视频事件检测的教程吗?
浏览 0
提问于2016-08-27
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8
回答
卷积
神经网络
和递归
神经网络
有什么区别?
neural-network
、
difference
、
recurrent-neural-network
我对
神经网络
这个话题很陌生。我遇到了两个术语--
卷积
神经网络
和递归
神经网络
。 我想知道这两个术语是否是指同一事物,或者,如果不是,它们之间会有什么区别呢?
浏览 6
提问于2014-01-04
得票数 67
1
回答
运行训练
卷积
神经网络
machine-learning
、
conv-neural-network
我训练了一个
卷积
神经网络
,用tensorflow将
图像
分为两类。我现在想知道如何使用来自
神经网络
的权重,并在未标记的随机
图像
上进行测试。tensorflow中是否有这样的函数,还是我现在应该自己运行
卷积
?
浏览 0
提问于2017-04-05
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1
回答
深度学习是否需要
图像
配准?
image-processing
、
deep-learning
、
image-registration
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?当我们为了更好地训练数据而进行数据增强时,这种情况下还需要
图像
配准吗?
浏览 34
提问于2019-06-04
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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
tensorflow
、
conv-neural-network
、
tensorflow-lite
、
nvidia-jetson
、
google-coral
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
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1
回答
图像
中的多目标检测
image-processing
、
keras
、
activation-function
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
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1
回答
在CNN的背景下,什么是统计的平稳性?
deep-learning
、
conv-neural-network
、
imagenet
我当时正在读AlexNet的论文(即“用深层
卷积
神经网络
进行ImageNet分类”)。引言部分将“统计的平稳性”和“像素相依的局部性”作为
卷积
神经网络
的两个强有力的假设。我知道后者指的是
图像
中局部模式的存在,但“统计平稳性”的含义是什么?
浏览 1
提问于2018-12-08
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1
回答
使用Python检测目标
image
、
computer-vision
、
target
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
1
回答
卷积
神经网络
用于非
图像
应用?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
如果我没记错的话,
卷积
神经网络
(CNN)首先被开发用于
图像
分类(参见LeCun等人的工作)。问题:你有成功应用CNN处理非
图像
数据的例子吗?
浏览 0
提问于2018-11-23
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1
回答
卷积
核大小是否影响信道数?
deep-learning
、
cnn
、
kernel
最后一个是1×1
卷积
,用于映射与输入信道数相同的信道数。因此,输入和输出有相同的通道数。它可以嵌入到不同类型的
卷积
神经网络
中。 我想,我们决定在下一层的通道数和内核将被随机初始化。这些核形状是由我们决定的,它们是1x1或3x3等,所以,作者说1x1
卷积
来映射与输入one.When相同的通道数是什么意思,即使它的2x2
卷积
核不改变通道数。
浏览 0
提问于2019-03-20
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1
回答
在将
图像
输入
卷积
神经网络
之前,需要对
图像
进行什么预处理?
python
、
neural-network
、
cnn
、
preprocessing
、
image-recognition
在将
图像
输入
卷积
神经网络
之前,我不知道需要对
图像
进行什么预处理。例如,我想识别1000乘1000 px照片上的圆圈。
神经网络
的学习过程发生在100×100 px (https://www.kaggle.com/smeschke/four-shapes/data)上。当输入
图像
中的圆圈比100x100PX大得多(或更小)时,我有一点困难。然后,
卷积
神经网络
如何确定该圆,如果它是在一个不同的
图像</
浏览 0
提问于2020-05-12
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1
回答
深度置信网络与
卷积
神经网络
在非
图像
分类任务中的性能
machine-learning
、
conv-neural-network
、
unsupervised-learning
、
multiclass-classification
、
dbn
我的问题是,如果我要通过无监督学习来完成一项非
图像
多类分类任务,那么在不考虑数据集也很重要这一事实的情况下,使用深度信念网络或
卷积
神经网络
更好吗? 与
图像
分类任务相关的一个类似问题在这里被问到了。答案指出,DBN在非
图像
分类任务上可能比CNN表现更好,但是否有任何证据可以证明这一点,或者有任何论文对此进行了更深入的探讨?
浏览 10
提问于2020-01-28
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2
回答
不预测真实数据的分类器
machine-learning
、
image-classification
、
opencv
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?步骤1:读取并转换灰度
图像
。表演中间模糊。img = cv2.imread(image,0)步骤2:执行自适应阈值,然后进行形态学开放以降低
图像
中的噪声。从所有用于训练的样本
图像
(矩阵大小RX32)中提取ORB特征,并使用RandomForestClassifier进行训练。
浏览 0
提问于2018-12-03
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2
回答
在tensorflow中,如何使用非
图像
输入进行conv-
神经网络
?
tensorflow
、
conv-neural-network
n) -1.1 -10.6 49 1030.0 16.1 0 14.8 0 0 0 0 280 0我可以使用这些数据创建一个
卷积
神经网络
吗?我如何创建?你能给我任何线索或指导或来源吗?
浏览 3
提问于2016-10-21
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1
回答
"cv2.filter2D“与Keras "Conv2D”函数的区别是什么?
machine-learning
、
python
、
deep-learning
、
opencv
当我不得不使用opencv锐化
图像
时,我使用:kernel_sharpening = np.array([[0,-1,0],正如您在上面的代码中所看到的,我使用了名为filter2D的opencv函数与内核进行输入
图像
的
卷积
,结果得到了锐化的
图像
。 最近我浏览了这个关于
图像
超分辨率(链接)的链接。(我假设这两种方法在
图像
与内核之间的
卷积
作用相同,我可能错了,请纠正)
浏览 0
提问于2019-11-05
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1
回答
文本分析中最有效的机器学习算法
deep-learning
、
nlp
、
cnn
、
sentiment-analysis
从理解NLP的
卷积
神经网络
的角度来看,
卷积
神经网络
不仅适用于
图像
识别,也适用于NLP。 一般来说,CNN是否是NLP文本分析的最佳选择,例如情感分析?
浏览 0
提问于2018-07-23
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1
回答
与预先构建的一组gabor滤波器相比,使用自动编码器构建一组滤波器相对于CNN有什么优势?
machine-learning
、
computer-vision
、
artificial-intelligence
、
neural-network
我正在研究一个
卷积
神经网络
,我已经找到了各种构建滤波器的方法来
卷积
图像
。每种方法的优缺点是什么?
浏览 1
提问于2014-12-07
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