基于深度学习的图像分类器是否应该包含否定类
基于深度学习的图像分类器通常不包含否定类。图像分类器的目标是将输入的图像分为不同的类别，而否定类通常是指不属于任何已知类别的图像。在深度学习中，模型的训练是基于已知类别的样本进行的，因此模型只能对已知类别进行分类，而无法对未知类别进行分类。
包含否定类可能会导致模型的性能下降，因为否定类的定义模糊且多样化，很难准确地定义和训练模型来识别所有的否定类图像。此外，包含否定类还会增加模型的复杂性和计算成本。
对于图像分类任务，通常的做法是将图像分为多个互斥的类别，每个类别代表一种特定的物体或概念。如果需要识别未知类别的图像，可以考虑使用异常检测或无监督学习的方法。
腾讯云提供了多个与图像分类相关的产品，例如腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tii）和腾讯云智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tip）等，这些产品可以帮助开发者实现图像分类和图像处理的需求。
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AWS多目标检测在图像识别/分类中的应用
amazon-web-services、machine-learning、computer-vision、amazon-rekognition、amazon-sagemaker
有没有人知道是否有任何SageMaker内置算法支持图像识别中的多目标检测？我在想一些像多标签图像训练和检测/推理之类的东西。
因此，我们能否：
a)使用多标签图像进行培训
和/或
b)从图像中推断多个对象(类似于AWS，但带有自定义标签和培训/传输学习)。
另外，我知道SageMaker图像分类算法的文档中说“将图像作为输入并将其分类为多个输出类别的one”。
任何建议也是受欢迎的。
浏览 1提问于2018-07-05得票数 0
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大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
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浏览 907提问于2019-04-12
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Java-SDK-图像识别 对应的包呢？
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浏览 295提问于2018-01-25
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OCR使用入口在哪里？功能键在哪里？
官方文档、文字识别
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标题：文字识别（OCR） - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12399
浏览 450提问于2018-02-27
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請問有沒有圖片大小的限制？
官方文档
请描述您的问题
标题：文字识别（OCR） - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12399
浏览 219提问于2018-02-05
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如何使用卷积网络将图像分类为“未分类图像”
machine-learning、computer-vision、keras、conv-neural-network
为了对10种类型的图像进行分类，我使用Keras对基于卷积的序列模型进行了建模。我利用了categorical_crossentropy。我的问题是，尽管我通过包含验证数据在训练模型上获得了99%的准确率，但我在识别不属于10个类别中的任何一个类别的图像时遇到了问题。这样做的正确方式是什么？任何属于这些类型的测试图像都可以通过我的模型很好地分类。但是如果一个图像不是这些类型中的一个，我想把它归类为“未分类的图像”，我该怎么做呢？
非常感谢您提前给予的支持。
浏览 1提问于2017-10-19得票数 1
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微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
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微信小程序前端和后端分别要做些什么 ? 所有需要的东西有哪些 ? (请尽量详细点)
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浏览 2447提问于2018-01-24
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地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12399
浏览 584提问于2018-02-23
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有无接入的DEMO？
官方文档
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浏览 210提问于2018-02-06
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必须使用复杂的还是几个简单的模型？
machine-learning
我不明白模型是如何组织起来的。
我想尝试创建一些算法来帮助分析产品名称(描述)和获取产品属性(类别，一些参数)。
我有树状结构的数据：
Category (name, null parent)
|Category (name, parent)
|Product (name+description)
|Param(key-value)
|Param(key-value)
|Param(key-value)
|...
我使用的模型将对产品进行顶级分类，在我使用另一个模型对属于分类的顶级类别的产品进行训练后(这样我就可以对二级类别进行分类)
浏览 2提问于2018-07-05得票数 0
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Keras image_gen.flow_from_directory()中的class_mode参数表示什么？
tensorflow、image-processing、keras、neural-network、training-data
train_image_gen = image_gen.flow_from_directory('/Users/harshpanwar/Desktop/Folder/train',
target_size=image_shape[:2],
batch_size=batch_size,
class_mo
浏览 0提问于2019-12-22得票数 18
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改变图像源对图像识别的影响是什么？
image-classification、image-recognition、image-preprocessing
我有一个关于图像识别ML模型的相当普遍的问题。我最近开发了一个图像识别模型，使用单个摄像机收集了5000多幅图像，然后对模型进行了培训/开发。
我的问题是，如果我改变相机的来源(也改变分辨率)，这会影响模型的准确性吗？我们开发的脚本仍然会将图像调整到与训练集相同的大小。
在我们的团队中有一些关于这方面的讨论，我希望在图像识别方面拥有更多专业知识的人能够增加一些洞察力。
谢谢!
浏览 0提问于2021-05-26得票数 2
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单位有一系列纸质表单，表单中的字段基本一致，但不同时期的排版有多种样式。
现在想通过印刷体识别和手写体识别做一个纸质转电子档的工具，拍照把纸质表单上手工填写的信息转录到网页中的电子表单中。
标题：OCR-通用印刷体识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12428
浏览 462提问于2018-01-20
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具有高度可变模型的智能合同机器学习用例
contract-development、contract-design
我在想不同的智能合同使用案例。
Idea
想象一下，一个将图像分类的服务。它以动物(如猫)的图像作为输入，并确定动物的类型。
📷
利用机器学习方法解决了这类分类问题。图像识别服务使用训练数据创建机器学习模型。该模型通过预测api向公众开放。用户需要支付查询此api的费用。机器学习模型不是一成不变的。随着新图像的提供，模型被重新训练以改进未来的预测。
业务事务
要获得预测，需要执行以下步骤：
输入图像
检查帐户余额，当有足够的资金时，继续进行，否则中止。
等待图像识别服务提供输出
接收输出
智能合同
因此，我的问题是，这种想法/商业交易能否作为一个明智的契约来实现？说得通吗？
由于智能契约是不可
浏览 0提问于2017-11-30得票数 0
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为其他类别重新训练tensorflow模型
tensorflow
我正在构建一个使用tensorflow图像分类的程序。我从github得到了，我所知道的就是如何运行classify_image.py！
我想要做的是有一个选项来以一种简单的方式训练模型。例如，模型知道“键”，但我想训练它为"HouseKeys“，它有一个花哨的密钥卡或其他东西。有没有某种脚本可以让我说“获取这20张图片并学习HouseKeys”，这样模型就可以区分"keys“和"HouseKeys”了？
请原谅我的无名小卒，并提前谢谢你！
编辑:显然，模型保留它之前知道的所有其他类别的知识是非常重要的，因为只能识别"HouseKeys“是完全没有用的。
浏览 2提问于2016-11-30得票数 0
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将两个具有两个不同类别(数据集)的预训练模型组合起来进行预测
python、keras
我有两个预先训练并保存的Inception模型。
模型1=带有Imagenet类的初始模型-它可以预测1000个类中的图像。
模型2=带有我自己的分类的初始模型(20个类)-它可以预测20个类中的图像。执行迁移学习并保存模型。
我想把这两者结合起来，用1020个类别来预测图像。
Model1 = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet')
预测1000个类别的图像
predictions1 = Model1.predict(processed_image)
Model2 = InceptionV3(weights='ima
浏览 2提问于2019-02-06得票数 0
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如何在使用resnet50时在经过训练的类别图像中检测到
tensorflow、machine-learning、tf.keras、transfer-learning、image-classification
我对resnet50进行了四类图像的培训。它的工作原理很棒，当我在这四种类别中的任何一种中的任何一种给它一个图像时--我基本上对这些类别中的图像有100%的准确性。
然而，当我给经过训练的Resnet50模型提供一个类似对象的图像，但不是在原来的四个类别中的一个时，预测返回到现有的四个类中的一个。我的意思是，在与每个类别的可能性一起返回的数组中，在许多情况下，其中一个类别的可能性基本上是1。
1.3492944e-07 9.9999988e-01 8.3132584e-14 1.4716975e-24
下面是模型被训练的图像的预测数组：
1.8217645e-27 1.0000000e+00
浏览 12提问于2022-03-01得票数 -2
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按名称分类的产品
classification、multiclass-classification
我是机器学习的初学者，我正试图建立一个模型，根据产品名称中的单词对产品进行分类。我的目标是通过观察现有产品的类别来预测某些新产品的类别。例如，具有以下产品：
PRODUCT CATEGORY
soap bar johnsons green leaves bath
cookie bauducco lemon 120gr cookie
nesfit cookie choc and st cookie
strawberry soap s
浏览 0提问于2019-03-01得票数 10
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FirebaseVision，ML Kit FirebaseVisionTextRecognizer自定义模型
android、tensorflow、ocr
我正在为阅读非常具体的文本(OCR)而开发一些原型。很明显，在互联网上有这么多的例子等等，但到目前为止，我无法找到任何有用的信息为我的情况。对我来说一切都太笼统了。我不想把飞蛾花在学习上:)所以这一刻就是这样的：
设备上的ML工具包不适用于我的情况。
我已经构建了一个培训师来使用python和Keras来训练我自己的定制模型。在过程的最后，我得到了.tflite模型。
我想在我的Android应用程序中使用它。所以我的第一种方法是使用ML和自定义模型。但是..。它用于图像识别(检测图像中的东西，而不是文本)
我无法找到任何使用自定义模型进行文本识别的示例(在设备解决方案上
浏览 11提问于2020-08-11得票数 1
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如何构建移动图像识别应用？
machine-learning、keras、image-classification
我想在(Android)手机上写一个用于图像识别的应用程序。(Keras)模型本身是在台式计算机上编写和培训的，并且能够满意地处理标准图像。然而，我没有应用程序编程的经验，所以我不知道如何编写一个应用程序本身，可以利用模型。
其目的是利用移动相机来寻找目标；有一个大的按钮来拍摄图像；对图像进行分类，并将输出标签显示为文本。不需要任何复杂的前景。我可以用Python编写程序。
是否有任何可用的框架可用于此目的？
浏览 0提问于2019-03-20得票数 0
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