图像深度学习

图像深度学习是一种基于人工智能和机器学习的技术，它使用深度神经网络来识别和处理图像数据。这种技术可以用于许多不同的应用场景，包括图像识别、自动驾驶、医学图像分析等等。

在图像深度学习中，深度神经网络通常包括多个层次，每个层次都负责提取图像中的不同特征。这些特征可以是边缘、纹理、颜色等等。通过多层次的特征提取，深度神经网络可以更好地理解图像的含义，并进行相应的处理。

图像深度学习的应用场景非常广泛，例如人脸识别、自动驾驶、医学图像分析等等。在人脸识别中，深度学习可以用于识别人脸特征，并进行身份验证等等。在自动驾驶中，深度学习可以用于识别道路、交通标志、行人等等，并进行相应的驾驶决策。在医学图像分析中，深度学习可以用于识别病理图像中的异常细胞，并进行疾病诊断等等。

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如何选择适合给定计算机视觉应用的滤波器或边缘检测技术？

image-processing、computer-vision

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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我这里有两个帧，一个是RGB图像，第二个是同一RGB图像的深度图。图片在这里： ? 我想使用两幅图像直接在前面的两个植物上执行前景提取。如果这一点不清楚，那就是深度图能够捕捉到的两种白色植物。只有这两个人。理想情况下，我的最终结果是黑色背景中的两种花卉的彩色图像-从绿色的尖端到底部。我在想，掩蔽也许会有用？我的问题是，我是否可以将RGB图像中的颜色数据与深度图中的“形状”数据结合起来？我之所以对两者的结合如此感兴趣，是因为它们都捕捉到了重要的信

浏览 56提问于2021-09-21得票数 0

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为什么NLP和机器学习社区对深度学习感兴趣？

machine-learning、data-mining、neural-network、nlp、deep-learning

我是深度学习领域的新手，虽然我做了一些教程，但我无法将概念联系起来或区分开来。

浏览 0提问于2014-10-11得票数 28

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有什么替代卷积神经网络来分类图像吗？

machine-learning、image-processing、deep-learning

深度学习因将图像分类为不同的类别而闻名。然而，我有兴趣使用任何其他机器学习模型，能够对图像进行分类。这些图像约为2000张，采用png格式。有谁知道有什么机器学习模型可以应用在python中，用于除深度学习模型之外的图像分类吗？

浏览 2提问于2019-08-01得票数 0

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如何提高python扫描图像中文本的分辨率？

python、image、python-tesseract

我使用tesseract-OCR从扫描图像中提取文本，因为很少有图像文本由于分辨率低而无法正确识别，而产生的输出是一些不相关的字符。将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的图像预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复，其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improve参考链接在python中是否有任何简单的方法来改进文本而不使用任何深度学习模型。

浏览 2提问于2020-05-08得票数 8

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一段时间内流行的分类算法

classification、theory、methodology

在Francois Chollet (2018)的“与Python一起深入学习”一书中，我们可以在1.2.4节中找到：决策树从数据中学到的知识在21世纪初开始受到广泛的研究兴趣，到了2010年，它们往往比内核方法更受青睐特别是，随机森林算法引入了一种鲁棒的、实用的决策树学习方法，它涉及到建立大量的专门决策树，然后对它们的输出进行集成。随机森林适用于各种各样的问题--你可以说，它们几乎总是任何浅层机器学习任务的第二好算法。当广受欢迎的机器学习竞赛网站Kaggle (http://kaggle.com)于

浏览 0提问于2019-09-21得票数 2

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图像类型和图像转换对深度学习CNN模型的影响

deep-learning、keras、tensorflow、computer-vision、convolutional-neural-network

图像的类型会影响CNN深度学习算法(jpg，png，bmp)吗？谢谢

浏览 0提问于2018-06-25得票数 0

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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得票数 1

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为深度学习Python导入PNG

python、syntax、deep-learning、png

我想知道将png文件导入python (2.7.14)的最简单方法是什么，目的是在深度学习程序中使用这些文件。

浏览 2提问于2018-03-22得票数 0

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大数据对人工智能深度学习有何影响？

深度学习、人工智能

我们都知道当下人工智能已经走向了风口，而大数据是人工智能技术进行深度学习的基石，究竟大数据对人工智能的深度学习有什么影响呢？

浏览 1304提问于2018-03-30

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图像的DeepLearning异常检测

tensorflow、scikit-learn、keras、autoencoder、anomaly-detection

对于深度学习的世界，我还是比较陌生的。我想创建一个深度学习模型(最好使用Tensorflow/Keras)来检测图像异常。所谓异常检测，我的意思是本质上是一个OneClassSVM。我已经尝试过使用图像中的HOG特性来使用sklearn的OneClassSVM。我想知道是否有什么例子说明我如何在深度学习中做到这一点。我抬头一看，却找不到一段代码来处理这个案子。

浏览 4提问于2017-04-16得票数 3

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如何利用MATLAB构建神经网络

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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，有谁有任何视频或教程，我可以跟随，以了解有多深的学习Matlab？提前谢谢你。

浏览 5提问于2019-10-12得票数 0

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计算机视觉深度学习算法的最佳图像PPI

deep-learning

对于使用深度学习的计算机视觉任务，我是否应该担心图像大小(例如256×256)或PPI (每英寸像素)？我发现在计算机视觉/深度学习文献中没有讨论PPI。大小为256 x 256的图像的最佳PPI是多少？

浏览 0提问于2018-05-18得票数 3

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Google计算引擎的深度学习图像

amazon-web-services、deep-learning、gpu、google-compute-engine、amazon-ami

的深入学习AMIs使建立深入学习模型(特别是对于使用GPU实例)变得很容易，请参阅：。对于Google，许多博客文章/教程展示了如何通过手动安装所有必需的libaries ()来建立一个深入学习的实例。然而，这并不能提供AMI的“一键解决方案”所提供的便利。我很好奇是否有像亚马逊的谷歌计算引擎的AMIs这样的功能(特别是有些功能使得用GPU实例建立深度学习实例变得轻而易举)？

浏览 1提问于2018-01-25得票数 0

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盐和胡椒脉冲去噪opencv

opencv、image-processing、filtering、median、noise-reduction

示例图像如下所示：我尝试了几种方法，例如最接近的结果是在图像3，使用中值滤波，给出最近的结果与原始图像无噪音。

浏览 0提问于2020-01-18得票数 0

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Python深度学习-训练图像

python、input、conv-neural-network、layer

我正试着把一个图像训练到我的网络里。如下面的代码所示，我将输入层设置为这样，因为我尝试使用的单个图像的大小是(256,256,3)。问题出在这里。

浏览 2提问于2022-03-08得票数 1

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机器学习与深度学习

machine-learning、deep-learning

我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章，但对我来说还是不太清楚。如果我把狗和猫分类的图像分类问题作为我的目标T，我从这个定义中了解到，如果我给一个ML算法一堆狗和猫的图像(经验E)，那么ML算法可以学习如何区分一个新的图像是狗还是猫(前提是性能度量P是很好的定义)。然后是深度学习。我理解深度学习是机器学习的一部分，而上面的定义是成立的

浏览 0提问于2017-01-20得票数 12

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在基于GPU的培训中，“K因子”意味着什么？

machine-learning、deep-learning

来自“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”一书当我们了解到深度学习的研究现状时，我惊讶地发现，在过去的22、23中，其他研究者使用了卷积神经网络，这是一种深度学习。但最新的一批深度学习算法似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。

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