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我建立了一个CNN模型来检测图像上的两种缺陷。这些类都是“大”和“小”的，而且准确度真的很好。我的模型的架构如下： inputs = tf.keras.Input(shape=(120, 120, 3))
浏览 8提问于2021-09-08得票数 0
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我目前有一个项目，在这个项目中，我必须创建一个二进制分类器来检测缺陷产品。我有已经被标记的图像数据(每个部分都被标记为通过或失败)，以及一个外部数据集，该数据集对每一幅图像都有特定的测量值(它包含摄像机无法准确捕获的参数，例如温度、特定片段的长度等)。通过应用基本的分类算法，例如logistic回归和支持向量机(在scikit-learn中)，我已经获得了相当高的精度，但我希望将图像</em
浏览 0提问于2020-07-24得票数 1
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背景:我展示了一个简单的CNN视觉系统(网络摄像头+笔记本电脑)的演示，它检测到某一特定类型的物体是否“损坏”了/defective--在这种情况下，它是一个PCB电路板。我的CNN模型给出了静态背景下正确和破损的电路板的例子(每个电路板大约有100幅图像)。我们的模型使用了预先训练过的VGG16 (在imagenet上</em
浏览 0提问于2017-03-03得票数 9
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我用Tensorflow对象检测API训练了一个更快的R模型，并遇到了一个奇怪的问题。模型的输出具有max 100预测，尽管如此，图像中还有更多的对象。这是我测试过的每一幅图像的一个例子。我在Ten GitHub上也发现了类似的问题，但据我所知，他们在这些方面做得并不多。
也许你以前也有过类似的问题？知道怎么解
浏览 0提问于2019-08-01得票数 3
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我们的网站允许人们上传图片。然而，我们不允许带水印的图片，但仍然有许多图片被用户上传。是否有一些软件/代码可以(至少在大多数情况下)捕获带有水印的图像，如徽标/图像？我不确定是否有某种标准。
浏览 9提问于2011-09-01得票数 9
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我不知道如何使用宽度偏移和高度偏移来增加数据。
假设我的图像数据有限，我想使用Keras‘ImageDataGenerator创建新的数据。为了在图像之间进行分类，我使用CNN。既然CNN是平移不变的，那么角膜的平移不是无用的吗，因为这些移位不会产生新的图像吗？(我知道将从生成器中创建新的图像，但CNN不会从图片中学习新
浏览 0提问于2021-01-20得票数 2
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我有以下分类模型(狗对猫)： oModel = nn.Sequential( nn.Linear (64, 2), 我对模型进行了培训，并为新的输入图像可视化了功能映射( conv2d层)：特色地图：我们可以从地形图中
浏览 0提问于2022-06-13得票数 0
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我试图在python中建立一个模型，使用Tensorflow来处理Tesseract OCR，从图像中检测和提取特定的ROI。我想用我们的模型来识别发票上的特定字段和值。到目前为止，我能够做到以下几点：我的示例数据集类似于这种格式的231,404,352,616，“总额”，其中前四个值是坐标，最后一个是标签。我用自定义
浏览 0提问于2020-02-18得票数 0
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目标是从图像中定位物体。我决定修改和训练一个现有的模型。然而，我无法决定是否应该使用面具来训练模型，还是只使用ROI。例如:对于第1类数据，只有第1类对象才能出现在图像上，所有其他区域都将被填充0's，对于第2‘类，我将做同样的事情，只在掩码中保留第2’类的对象，等等，用于3'rd和4‘类。第二种方法，使用ROI:我将在没有掩码的情况下从图像中裁剪每个类，只对感兴趣的区域进行裁剪。
然后，我希望继
浏览 2提问于2016-04-24得票数 2
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图像检测和分类-一般方法？
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我正在尝试建立一个检测+分类模型，它将识别图像中的对象并对其进行分类。在我的10个类中，每个图像最多包含1个对象(即同一图像不能包含2个类)。但是，图像可以不包含任何类/对象。我正在努力解决这个问题的一般方法，特别是由于我的问题的性质；我的对象有不同的大小。这就是我尝试过的：
使用只包含我
浏览 3提问于2020-02-02得票数 0
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我试着教自己建立一个CNN，它需要一个以上的图像作为输入。由于我创建的用于测试该数据集的数据集很大，而且从长远来看，我希望解决一个涉及非常大的数据集的问题，因此我使用生成器将图像读取到数组中，并将其传递给Keras的fit_generator函数。当我孤立地运行我的生成器时，它工作得很好，并产生适当形状的输出。它生成一个包含两个条目的元组，第一个
浏览 1提问于2017-06-06得票数 3
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背景:我正在学习CNN的课程之外，我的本科课程的ML。我有几个关于CNN的问题。2)假设训练已经完成。我
浏览 0提问于2016-11-20得票数 3
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Google对象检测API：
with detection_graph.as_default(): line_thickness=2)
根据谷歌的研究论文，所有由支持的模型都<e
浏览 0提问于2018-03-06得票数 3
在本文中，我认为神经网络是一种数据分析的方法。经过一段时间后，我现在不确定这一说法是否合理。数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、提供结论和支持决策。因此，前馈网络确实对数据进行建模，但由于其黑匣子性质，发现有用信息的用处要小得多。然而，由于它的抢夺能力，它肯定可以支持裂变制造。然而，使用神经网络的主要目标仍然是做出简单的预测，而不一定支持离职。
浏览 0提问于2021-02-06得票数 3
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假设我创建了一个文本模型“A”，它识别20个语音命令，模型“B”识别其他20个命令-- .Is，这样我就可以将这两个模型连接起来，从而识别出总共40个单词。
浏览 0提问于2020-03-09得票数 2
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创建用于对象检测的自定义数据集
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我目前正试图建立一个模型，以识别大约10个标签(食品)在一个相当受控的环境(冰箱)。我找不到适合我任务的数据集，所以我尝试自己管理一个。到目前为止，我的做法是：LabelImg注解我有两个问题：
考虑到所有样本的环境在某种程度上都是一致的，那么是否有一个大致的数字/经验法则可以让每个班级使用相当数量的样本(100次训练/
浏览 0提问于2020-02-29得票数 2
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利用深度学习识别场景
、、、、
识别具有深度学习(最好是Keras)的场景的方法是什么？有许多例子展示了如何对有限大小的图像进行分类，例如狗/猫、手写字母等。也有一些例子用于检测大图像中的搜索对象。 但是，识别的最佳方法是什么?用这些图像创建一个数据集？我不这么认为。我认为人们应该用可能出现在场景中的许多东西来训练模型，在分析的图像中创建找到的东西<
浏览 9提问于2019-05-10得票数 0
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基于OpenCV的手部检测与跟踪
、、、、
我是OpenCV和Tensorflow的新手。我用Tensorflow 2.0创建了一个分类器来检测美国手语的26个字母。
它能够准确地检测所有26个字母。这是混淆矩阵。
我能够保存h5文件，它能够对仅包括手的100x100图像进行分类。后来，我能够使用OpenCV从网络摄像头获取提要，但我不知道如何使用我的模型</e
浏览 0提问于2020-02-19得票数 0
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我目前正在编写一个项目，使用OpenCV和C++从视频流中检测一些东西。因此，该项目几乎只包含一个大的while-true-loop处理帧(大约4000 LoC)。我正在寻找构造这个循环的内容的方法，它基本上由许多函数组成，这些函数被一个接一个地调用。
到目前为止，我根据函数和变量的逻辑任务将它们分离到文件和名称空间中，但我错过了在内部隐藏内容的能力。
浏览 1提问于2019-08-26得票数 0
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我有一个180 k图像的数据集，我试着识别图像上的字符(车牌识别)。所有这些车牌都包含7个字符，35个字符是可能的，因此输出矢量y是形状(7, 35)。因此，我对每一个车牌标签都进行了热编码。我应用了EfficentNetB0模型()的底部和一个定制的顶部，它被划分为7个分支(因为每个车牌有7个字符)。，我只使用了10.000张训练图像和3.000张验证图像，因为我的模型<
浏览 2提问于2020-07-16得票数 3
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