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回答
深度
学习
训练集
的
图像
增强
算法
image-processing
、
tensorflow
、
deep-learning
为了准备大量
的
数据集以训练
基于
深度
学习
的
图像分类模型,我们通常需要依赖于图像
增强
方法。我想知道通常
的
图像
增强
算法是什么,在选择它们时有什么考虑吗?
浏览 3
提问于2016-10-18
得票数 0
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4
回答
基于
深度
学习
的
目标检测数据
增强
machine-learning
、
computer-vision
、
neural-network
、
deep-learning
、
object-detection
我有一个关于训练
深度
神经网络进行目标检测
的
数据
增强
的
问题。这看起来是
增强
数据
的
合理方法吗? 诚挚
的
问候
浏览 1
提问于2016-12-21
得票数 1
1
回答
基于
深度
学习
训练数据
的
图像
增强
python
、
deep-learning
、
pytorch
、
image-augmentation
我有一个关于图像
增强
的
均值和标准差
的
问题。如果是的话,我怎么知道号码呢?我是否必须在火车前反复遍历数据,也是图像
的
每个通道才能得到它?
浏览 15
提问于2022-03-14
得票数 1
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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
得票数 1
1
回答
基于
语音
ASR
的
机器
学习
deep-learning
、
speech-recognition
将
语音
转换为文本
的
自动
语音
识别技术已经有了很多
的
研究。这些工具正在使用
深度
学习
来做到这一点。 我发现它
的
工作方式是
基于
英语
的
。如果是单词" Phonics“
的
音频,它们将是Foniks,但最接近
的
英文单词是Phonics。 Google API可以为我们提供ASR,为我们提供最终结果。有没有什么工具或开放源码可以给我们
语音
呢?例如"ˈfəʊnɪks“而不是&qu
浏览 15
提问于2019-02-21
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1
回答
物理图像图像处理技术
的
可行性
machine-learning
、
deep-learning
、
image-recognition
在为图像分析相关应用建立
深度
学习
模型时,我们有时会应用各种类型
的
操作来
增强
图像,例如图像去噪操作。我试图应用一个
深度
学习
模型对这些
基于
物理
的
图像进行一些分析。在预处理步骤中,我总是可以应用这些图像分析相关技术来预处理我
的
图像,但我不确定这是否有意义。例如,
浏览 0
提问于2017-01-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
机器
学习
分类器使用过去
的
预测作为特性
python
、
scikit-learn
、
time-series
我想建立一个二进制分类器机器
学习
模型。我想利用模型以前
的
预测作为未来预测
的
特征,考虑到我
的
训练样本不是独立
的
。 是否有一个框架可以通过scikit-learn或任何其他python库来实现这一点?我知道这个问题可以用
基于
记忆
的
神经网络结构来解决,比如RNNs,LSTMs,.,但是我想首先考虑非
深度
学习
方法(通常使用梯度
增强
模型,
基于
树
的
模型,.)
浏览 0
提问于2020-10-23
得票数 0
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2
回答
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
我希望你能帮助我,因为我有一些关于这个话题
的
问题。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
1
回答
如何知道
深度
学习
模式是否过份合适?
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
cnn
、
computer-vision
我创建了一个
深度
学习
(CNN)模型,我使用了数据
增强
和两个辍学层(0.5)。 如何知道
深度
学习
模式是否过份合适?
浏览 0
提问于2018-07-25
得票数 1
2
回答
用于
深度
学习
的
数据
增强
neural-network
、
computer-vision
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我可以应用数据
增强
方法来增加数据集以使用CNN吗?那么多少数据就足够了呢? 另外,我可以将哪些方法与CNN进行比较,以显示CNN比其他方法更好
的
性能?
浏览 4
提问于2017-05-21
得票数 2
1
回答
深度
学习
中
的
数据
增强
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
我正在为人脸识别做一个深入
的
学习
项目。我使用
的
是预先训练过
的
模型VGG16。当我更改ImageDataGenerator()参数时,模型给出了不同
的
结果。检查以下图像:📷 1-为什么在验证和测试数据时使用
增强
,ImageDataGene
浏览 0
提问于2018-09-16
得票数 3
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2
回答
特征提取采用
深度
学习
,分类采用but或其他ML算法。
machine-learning
、
deep-learning
、
classification
、
feature-engineering
、
feature-extraction
用
深度
学习
进行特征提取,同时利用传统机器
学习
或
增强
技术进行分类,是否合乎逻辑? 如果使用ML算法进行分类,而不是用
深度
学习
方法进行特征提取,那么使用ML算法可以吗?我知道,如果特征工程成功,该模型将自动取得良好
的
效果。例如:如果我想做一个文本分类问题,我是否可以建立这样一个模型( RNN块
的
堆栈+ Adaboost),其中RNN块执行特征提取,Adaboost进行分类?说得通吗?我提出了一种采用集成
深度
学习
框架进行特
浏览 0
提问于2022-10-27
得票数 1
3
回答
Tensorflow支持决策树分类器吗?
machine-learning
、
python
、
deep-learning
、
tensorflow
、
decision-trees
我试图实现决策树分类器来分类我
的
数据集。我正在使用Python。现在在scikit
学习
中很容易实现,但是我如何在tensorflow中实现这一点。
浏览 0
提问于2018-02-20
得票数 10
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3
回答
为什么NLP和机器
学习
社区对
深度
学习
感兴趣?
machine-learning
、
nlp
、
neural-network
、
deep-learning
为什么人们对NLP和ML社区对
深度
学习
很感兴趣?为什么他们需要
学习
复杂
的
非线性关系
的
方法?
浏览 3
提问于2014-10-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
暗网与数据
增强
deep-learning
、
computer-vision
、
darknet
、
data-augmentation
在darknet
深度
学习
框架.cfg文件中,我们可以看到如下参数 angle, saturation, exposure 这些参数用于经典图像分类问题中
的
数据
增强
。Darknet是否通过设置这些参数自动执行图像
增强
以进行目标检测?
浏览 21
提问于2021-01-10
得票数 0
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1
回答
基于
监督
学习
的
图像分割
machine-learning
、
python
、
image-classification
你好,我是应用ML
的
新手,我试图解决这样一个问题:我给出了几幅图像,其中有几个补丁和蒙面图像,其中这些补丁被分类/提取为训练data.Given,我需要使用ML来训练网络,这样它就可以为测试数据集生成那些蒙面图像
浏览 0
提问于2017-01-05
得票数 1
1
回答
Tensorflow/Deep Learning能否用于梯度
增强
树、Logistic回归?
apache-spark
、
machine-learning
、
tensorflow
Tensorflow和
深度
学习
主要用于图像处理(分类、识别)、NLP、
语音
和文本处理。我以前用过Spark MLLIB和Mahout吗?Tensorflow有
深度
神经网络
的
例子-- 。
浏览 8
提问于2017-08-04
得票数 0
1
回答
使用不同
的
语音
分类技术仍然存在过度拟合现象。
python
、
cnn
、
overfitting
、
image-preprocessing
我有986个
语音
信号已经被我们
的
团队收集到了。该数据集包括745个健康和150个不健康
的
语音
信号。我将数据分成70%
的
训练、20%
的
验证和10%
的
测试(未见)数据。我到目前为止所做
的
:我用
的
是浅薄
的
CNN,但问题仍然存在。我使用了正则化(l2),Dropout,批规范化,不同
的
优化器(Adam
浏览 0
提问于2023-03-30
得票数 0
3
回答
如何将音频数据输入
深度
学习
算法?
deep-learning
、
classification
、
speech
、
audio-processing
、
generative-adversarial-network
我是
深度
学习
的
新手,我
的
目标是使用GAN (生成对抗网络)来识别情感
语音
。我只知道图像是大多数
深度
学习
算法
的
输入,比如GAN。但我很好奇,除了使用光谱图
的
图像作为输入之外,音频数据如何成为它
的
输入。
浏览 98
提问于2019-10-10
得票数 2
1
回答
是否可以使用神经网络插值数据?
python
、
neural-network
、
convolutional-neural-network
、
overfitting
我目前正在从事一个等离子体物理模拟项目,它需要一个非常高分辨率
的
数据集。我们目前有两个相同问题
的
模拟结果运行在不同
的
分辨率-其中一个
的
分辨率高于另一个。然而,我们需要更高
的
分辨率才能有效地利用这些数据。不幸
的
是,由于计算能力
的
限制,我们无法进行更高分辨率
的
仿真。目前,绘制时
的
out数据如下:这是在某一时刻绘制
的
数据。然而,我们有大约30个不同
的
时间步骤与此相似的数据,因此我们有30个不同<em
浏览 0
提问于2021-07-29
得票数 2
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