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1
回答
在
使用
cnn
的
普通
图像
分类
中
?
密集
层
中
的
单元
的
值
应该
是多少
?
image
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
conv-neural-network
我只是为石头剪刀创建一个
普通
的
图像
分类
器,我
使用
的
是我本地
的
gpu,它不是一个高端
的
gpu。
在
密集
层
中
的
单元
数最初是512,然后我将其减少到200,它工作得很好,但现在精度变得非常糟糕。我只是想知道,有没有什么办法,我可以调整我
的
模型根据我
的
gpu而不影响我
的
准确性?所以我想知道为什么。致密<
浏览 32
提问于2020-04-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有额外维数
的
图像
分类
python
、
image
、
tensorflow
、
classification
、
conv-neural-network
我正在做
图像
分类
,基于
CNN
在
tensorflow和Keras。我正在对faces
的
图像
进行
分类
,将其分为情感表达(高兴、悲伤等)。这实际上很好,但有些事情我不太明白。对于每一张图片,我也有
图像
上的人
的
年龄。我想把这个信息(年龄)添加到
CNN
中
,所以现在
CNN
只
使用
图像
的
像素,但是我想让
CNN
考虑到年龄。这有可
浏览 3
提问于2020-05-26
得票数 0
1
回答
如何在侧
图像
上添加非
图像
特征作为CNNs
的
输入
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
tensorflow
、
cnn
我想知道如何将气象变量(如温度、风速)添加到现有的
CNN
结构
中
,以便有助于
分类
。我已经想到
的
一种方法是
在
CNN
旁边创建另一个(小
的
)前馈神经网络,然后将
CNN
层
的
输出和非
图像
神经网络
的
隐藏
层
在
密集
层
相互连接。 我能想到
的
第二种方法就是将这些特征与致密
层
联系起来。然而,在这种情
浏览 0
提问于2018-05-08
得票数 23
回答已采纳
2
回答
我
的
Tensorflow神经网络
在
经过多次补习性教育后仍然相当愚蠢。
python
、
tensorflow
、
image-processing
我
在
图像
分类
和张量流方面相当新手,并一直在从事一个自我教育
的
小玩具项目。这是一个
图像
分类
项目,将汽车照片
分类
为16个不同
的
类别。这些照片来自Kaggle Carvana比赛,该比赛有不同
的
目标,并根据不同
的
标准进行评估。我正在尝试做
的
是找出我是否能分辨出汽车
的
图像
是直接对准摄像头拍摄
的
,还是在车辆周围16个辐射点中
的
任何一个处拍
浏览 1
提问于2018-10-06
得票数 0
2
回答
在
tensorflow对象检测API
中
管理类
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
object-detection
、
object-detection-api
我正在做一个项目,它只需要识别视频
中
的人或来自摄像机
的
实况流。我目前正在python中
使用
tensorflow对象识别API,并且我已经尝试过不同
的
预训练模型和冻结
的
推理图。我只想识别人,也许还有汽车,所以我不需要我
的
神经网络来识别冻结推理图中
的
所有90个类,基于mobilenet或rcnn,因为这似乎减慢了过程,并且这90个类
中
的
89个
在
我
的
项目中是不需要
的
。我是否必须训练我自己
浏览 1
提问于2018-05-29
得票数 1
1
回答
将
图像
和标量输入结合到神经网络
中
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
ensemble-modeling
我正在寻找将
CNN
与
图像
输入和标量值相结合
的
最佳方法。 我知道其中一种方法是用这个标量值连接扁平
层
。但是扁平
层
包括例如2048这样
的
标量值,其大小与单个输入
值
不同。如果在实际任务
中
,这个标量值比
图像
具有更大
的
影响。其中一个例子是一个文本和
图像
的
组合,然后在此基础上进行一些融合,但我仍然认为这是一个有点不同
的
任务,因为从文本模型和
CNN
网络
浏览 0
提问于2018-08-03
得票数 2
1
回答
CNN
参数估计
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
、
conv-neural-network
我想为二
值
图像
分类
任务设计一个
CNN
,即检测
图像
中
存在或缺失
的
小对象。这些
图像
是灰度(无符号缩写),大小为512x512 (已经从2048x2048
中
取样),我有数千张这些
图像
用于培训和测试。这是我第一次
使用
CNN
来完成这样
的
任务,我希望能达到80%
的
准确率,所以我想知道,总的来说,如何设计
CNN
,使我有最好
的
浏览 1
提问于2017-10-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
你能
使用
嵌入+
CNN
模型进行文本和
图像
分类
吗?
tensorflow
、
machine-learning
、
image-processing
、
nlp
、
conv-neural-network
我有一个用于文本
分类
的
嵌入
层
的
tensorflow
CNN
模型,如下所示: Embedding(vocab_size, embedding_dim,但我发现这个是不可行
的
。我理解
CNN
算法可以用于文本和
图像
输入,但我
的
理解是不能
使用
相同
的
CNN
模型进行文本输入和
图像
输入:文本将
使用
浏览 1
提问于2020-07-02
得票数 0
3
回答
如何在PyTorch
中
修改经过预先训练
的
火炬视觉模型以返回两个输出以进行多标签
图像
分类
python
、
conv-neural-network
、
pytorch
、
multilabel-classification
、
torchvision
输入:10个元音组,10个辅音组,
图像
数据集,每个
图像
中都有一个元音和一个辅音。 任务:从给定
的
图像
中
识别元音和辅音。方法:首先在
图像
上应用
CNN
隐藏
层
,然后应用两个平行
的
完全连接/
密集
层
,其中一个
在
图像
中
对元音进行
分类
,另一个
在
图像
中
对辅音进行
分类</em
浏览 1
提问于2019-07-10
得票数 3
1
回答
向Keras
中
Flatten()图层
的
输出添加新要素
machine-learning
、
computer-vision
、
keras
、
keras-layer
我正在做
图像
分类
。首先,我将我
的
图片输入到我
在
凯拉斯
的
CNN
模型
中
。 我想在keras
中
的
扁平
层
的
输出端添加新
的
功能,然后将其提供给
密集
的
层
。我该如何为它编写代码呢?基本上,我
使用
卷积
的
图像
,然后
在
最后,我想添加其他功能,如年龄,性别等。MaxPooling
浏览 6
提问于2018-01-27
得票数 2
回答已采纳
2
回答
预训练权和转移学习背后
的
逻辑
neural-network
、
classification
、
object-detection
、
transfer-learning
、
pretraining
我不太清楚预先训练
的
权重是如何合理
的
,并转化为一个新
的
问题背后
的
逻辑。更具体地说,例如,在对象检测网络
中
,一个模型
的
权重(例如,
在
COCO数据集上有80个类别)将如何转化为我
的
新问题,这个问题只有两个类别(类)。这有什么意义?由于类别(类)
的
数量已经改变,而且我正在尝试检测与以前
的
模型完全不同
的
对象类型,那么哪种有意义
的
特性甚至可以从预先训练过
的
模型转移到我<em
浏览 0
提问于2020-11-19
得票数 0
1
回答
可变输入形状
的
Keras
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我正在试图建立一个模型,它
应该
使用
变量长度
的
两个输入env_input2 = Input(shape=False)我得到了这个错误: TypeError:不支持
的
操作数类型为
浏览 2
提问于2019-11-09
得票数 1
1
回答
训练
图像
应该
包含单个或多个对象实例吗?
computer-vision
、
multiclass-classification
、
object-detection
、
object-recognition
我对ML非常陌生,所以我为这个潜在
的
琐碎问题道歉;我一直无法找到我
的
问题
的
明确答案。现在,问题是:哪些
图像
最合适,哪些我
应该
扔掉,为什么?例如,每个个体
浏览 0
提问于2022-09-27
得票数 0
1
回答
理解计算机视觉conv网
中
滤波器
的
概念
machine-learning
、
keras
、
computer-vision
、
conv-neural-network
我正在尝试理解计算机视觉
的
卷积网络
中
的
过滤器
的
概念。我知道它们是做什么
的
,例如,它们可以用来降低输入
图像
的
维度,等等。我
的
问题是这些过滤器是从哪里来
的
?即使
使用
Keras,我也只需要传递我想要
使用
的
过滤器数量 model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', input_shape=x_train.shape[1假设你有1
浏览 5
提问于2019-04-02
得票数 0
1
回答
如何可视化
图像
的
GIST特征
deep-learning
、
cnn
、
image-classification
我目前正在
使用
深度学习算法(通过
使用
GIST特性或
CNN
)开发一个
图像
分类
应用程序。我需要帮助理解以下查询。
CNN
还是GIST,哪个更适合
图像
浏览 0
提问于2019-03-20
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回答已采纳
1
回答
为什么第一个致密
层
的
维度不必等于CNNs
中
Flatten()
的
维度?
neural-network
、
conv-neural-network
根据我对can
的
理解,Flatten用于从2D到1D,以便您可以
使用
密集
层
来执行
分类
。同样
在
我
的
理解
中
,扁平化会导致过滤器
的
尺寸乘以过滤器
的
数量。为什么
在
扁平化之后,第一个致密
层
不必具有与扁平化结果相同
的
尺寸(这将是滤镜*滤镜
的
暗淡)?第一个
密集
层
的
节点比flatten
的
暗度
浏览 15
提问于2019-04-10
得票数 0
回答已采纳
0
回答
CNN
的
多个输入:
图像
和参数,如何合并
python
、
tensorflow
、
keras
、
concatenation
、
conv-neural-network
我
使用
Keras作为
CNN
,有两种类型
的
输入:物体
的
图像
,以及描述物体
的
一个或两个以上
的
参数(例如重量)。如何
使用
两个数据源训练我
的
网络?连接似乎不起作用,因为输入具有不同
的
维度。我
的
想法是以某种方式将
图像
分析
的
输出和参数连接起来,然后再将其发送到
密集
的
层
中
,但我不确定如何进行。或者可以<em
浏览 3
提问于2018-07-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
多通道训练
图像
machine-learning
、
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
cnn
所以我有一组
图像
,每层有16
层
。是否有充分
的
理由将通道拆分为如下格式
在
第二个例子
中
,我
使用
一个通道并将每个通道放置
在
另一个通道旁边,以便创建一个
图像
,其长度是原始
图像
的
16倍,但高度相同等等。
浏览 0
提问于2018-11-25
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在
CNN
中集成遥感和GIS数据
machine-learning
、
neural-network
、
keras
、
tensorflow
我正在尝试开发一个
CNN
模型,它将从卫星
图像
中提取
的
一组参数作为输入。 为了使Geotiff数据作为keras模型
的
有效输入,需要执行哪些必要
的
步骤?
浏览 0
提问于2019-03-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError: logits和labels必须具有相同
的
形状((None,4) vs (None,1))
python
、
label
、
conv-neural-network
、
valueerror
、
logits
我尝试制作一个卷积神经网络,以便对狗和猫进行
分类
。我
在
标题中提到了错误。 根据我
的
搜索,一些人说这个错误属于tensorflow和keras库
的
不同版本,另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我
的
代码,告诉我我在哪里犯了错误。##initialising the
cnn
cnn
.add(tf.keras.Input(shapeLAYER <em
浏览 1098
提问于2020-12-13
得票数 1
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