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问答
(4906)
视频
沙龙
1
回答
如何
根据
提取
的
特征
构造
视频
数据
集
,
以
构建
CNN-LSTM
分类
模型
?
tensorflow
、
deep-learning
、
dataset
、
lstm
、
conv-neural-network
对于我
的
处理情感识别的项目,我有一个由多个
视频
组成
的
数据
集
,范围从0.5s到10s。我有一个应用程序,它遍历每个
视频
,并创建一个.csv文件,其中包含它从
视频
中
的
每一帧
提取
的
特征
,即,每行代表
视频
中
的
每一帧(没有。行是可变
的
),列表示应用程序从框架中
提取
的
不同
特征
(没有。最初,我
的</
浏览 24
提问于2020-04-09
得票数 0
1
回答
如何
利用深度学习对图像序列进行
分类
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
classification
、
conv-neural-network
我想用Keras建立CT图像序列
的
分类
模型
。我
的
数据
集
从50名病人中获得,每个病人有1000张图像。对于病人来说,每一张图像都与前一张图像有着有意义
的
关系。我想使用这些有意义
的
关系,所以我不知道
如何
为这个问题建立一个
模型
。你能给我一个或几个例子吗?
浏览 4
提问于2019-04-24
得票数 6
回答已采纳
1
回答
在MATLAB中可视化高斯混合
模型
簇
matlab
、
plot
、
cluster-analysis
、
classification
、
visualize
我必须编写一个
分类
器(高斯混合
模型
)来用于人类行为识别。我有4个
视频
数据
集
,每个
数据
集
包含12个我想要识别的动作。我选择了其中
的
3个作为训练
集
,1个作为测试
集
。对于每一帧,我
提取
了907个我观察到
的
特征
。在我将GM
模型
应用于训练
集
之前,我会对其运行PCA。所以我只考虑了50个组件。 我
构建
了GM
模型</
浏览 3
提问于2012-09-28
得票数 6
2
回答
Yolov4是否已经有了更大
的
权重?
computer-vision
、
object-detection
、
yolo
、
yolov4
我想检测更多
的
对象比coco
数据
集
只检测到80个对象,我想检测尽可能多
的
动作也像拥抱,swimming.....etc。我不在乎大小
的
,也不在乎,而不是想训练自己.那么,是否已经有足够大
的
数据
集
(权重)可以供我下载和使用,或者我必须为yolo进行培训和标注?
浏览 6
提问于2021-06-10
得票数 2
回答已采纳
3
回答
确定描述符K-均值聚类中
的
簇数
machine-learning
、
clustering
、
k-means
我是机器学习领域
的
新手,我有一个问题要问。但让我先发布这个问题。我选择了解决方案:在大多数情况下,解决方案也是非常简单
的
。利用SIFT、SURF等算法
提取
兴趣点,得到这些关键点
的
描述子,并用K均值算法对其进行聚类。然后使用这些聚类
数据
生成单词包,然后从那里开始。 我无法理解
的
是
浏览 0
提问于2016-12-26
得票数 0
1
回答
Keras:
如何
塑造CNN和LSTM层
的
输入?
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
lstm
我正在建立一个预测地理空间-时间
数据
集
的
模型
。def define_model_cnn_lstm(features, lats, lons,,该
模型
将采用具有
浏览 0
提问于2018-09-28
得票数 4
回答已采纳
1
回答
两个独立
数据
集
的
特征
选择
python
、
classification
、
dataset
、
feature-selection
、
experiments
从实验
数据
中
构造
出了相同
的
特征
集(超过200个
特征
),并对两个
数据
集
进行了
提取
。本研究
的
目的是应用机器学习,
根据
这些
特征
来区分患者与对照组。 由于任务略有不同,这两个
数据
集
无法合并。因此,我使用
特征
选择方法分别为两个
数据
集
选择最重要
的
特征
,然后运行两个独立
的
浏览 0
提问于2021-07-29
得票数 2
1
回答
垃圾邮件
分类
-机器学习
machine-learning
、
classification
、
spam-prevention
我必须使用一些
分类
器(例如朴素贝叶斯、支持向量机和另一个
分类
器)来做垃圾邮件检测应用,并比较它们
的
效率,但不幸
的
是,我不知道我应该做什么。这是正确
的
吗:首先,我应该有trec2005,垃圾邮件或安然垃圾邮件等垃圾邮件.然后,我做文字预处理,如词干,停止字删除,标记等.在此之后,我可以使用tf-以色列国防军在垃圾邮件中衡量我
的
特征
/术语
的
权重。接下来,我用非常低
的
频率和很高
的
频率去除这些
特征
浏览 1
提问于2014-03-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
使用ResNet或VGGNet进行图像
分类
machine-learning
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
transfer-learning
、
pre-trained-model
我是深度学习
的
新手,我试图在我自己
的
道路和草地二元
分类
数据
集
上实现ResNet和VGGNet体系结构。当我使用预先训练过
的
ResNet或VGG
模型
时,它们不会将图像
分类
为道路和草地
浏览 7
提问于2022-12-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
韦卡:如果测试跑后是训练跑,那么训练有帮助吗?
classification
、
weka
、
bayesian
我理解了交叉验证和分裂
的
概念,
分类
器将从训练
数据
学习和测试测试
数据
分裂。如果我首先使用“使用培训
数据
”运行
分类
,然后在
分类
选项卡中使用"SUpplied测试
集
“选项,然后再次运行,会发生同样
的
情况吗?为了在
分类
选项卡中更清楚地说明,我运行了两次...first,训练
数据
集
被上传到预处理选项卡下,然后在
分类
选项卡“提供测试
集
”中运行测试<
浏览 0
提问于2013-10-05
得票数 0
1
回答
预训练神经网络在图像二值分割中
的
有用性
deep-learning
、
image-segmentation
、
pre-trained-model
、
anomaly-detection
、
imagenet
我正在尝试对自定义
数据
集
(在我
的
示例中为Link to the dataset
的
DAGM
数据
集
)执行二进制分段 我只是想知道像VGG,Resnet这样
的
imagenet
数据
集
上
的
预训练网络是否会有任何特殊
的
用途,因为我不是试图分割猫,狗等对象,而是图像中
的
异常。
浏览 19
提问于2019-07-02
得票数 0
2
回答
与VGG-16、RESNET-50等一样快.还是不想?
neural-network
、
deep-learning
、
faster-rcnn
、
vgg16
我
的
理解是,更快
的
RCNN是执行对象检测
的
体系结构。它在图像中找到物体并对它们进行
分类
。我
的
理解是VGG-16,RESNET-50等等.还可以在图像中找到对象并对其进行
分类
。是VGG-16,RESNET-50等等.对象检测体系结构与快速RCNN是一样
的
?我经常看到VGG-16,RESNET-50等等.作为“中坚”
的
RCNN速度更快,被文献严重搞糊涂了。提前感谢!
浏览 0
提问于2019-06-26
得票数 9
2
回答
手工制作
的
特性和学习
的
特性有什么区别?
features
我很难理解手工制作和学习特性之间
的
区别。有人能帮忙吗? 谢谢。
浏览 0
提问于2019-06-24
得票数 4
回答已采纳
1
回答
基于深度学习
的
多类
特征
提取
python
、
feature-extraction
我有一个时间序列
数据
集
,我想使用BRNN或CNN -RNN ( python编程语言)
提取
它
的
特征
。然后,我想从
模型
的
隐藏层中
提取
特征
。但是我有41个类,我
如何
提取
所有这些类
的
特征
,以及我
如何
知道
提取
的
<em
浏览 2
提问于2020-07-07
得票数 0
3
回答
如何
在nlp中进行
特征
提取
python
、
machine-learning
、
nlp
、
nltk
、
naivebayes
我正在
构建
一个多类文本
分类
器,它有一个作业门户
的
数据
集
。
数据
集
由映射到实际名称
的
组织名称组成(见下文)。我想做一个毫升
模型
,可以预测实际
的
组织名称。我
的
数据
集
如下所示: FlipKart pvt有限公司 A.)我能
提取
什
浏览 2
提问于2018-02-08
得票数 0
1
回答
如何
在自然语言处理中找到答案类型和questionType
nlp
是否有任何开放
的
api,它将为我提供以下答案类型 “我们应该去哪里喝咖啡?”这里
的
答案类型是位置。
浏览 0
提问于2016-05-11
得票数 0
2
回答
当被要求找到最重要
的
特性时,需要优化什么?
classification
、
xgboost
、
predictor-importance
我有一个二进制位
的
分类
问题,假设人们可以买或不买某一种产品。现在不像一个标准
的
预测任务,我只想找出哪些功能是最重要的人决定购买。我正在使用xgboost。
浏览 0
提问于2018-06-13
得票数 1
2
回答
上下文搜索:购物产品
的
分类
algorithm
、
machine-learning
、
classification
我从我
的
客户那里得到了一个新
的
任务(不是传统
的
),它是关于机器学习
的
。因为我从来没有去过“机器学习”,除了一些小
的
数据
挖掘
的
东西,所以我需要你
的
帮助。我
的
任务是
根据
性别(产品所属的人)、年龄组等对任何购物网站上
的
产品进行
分类
,我们可以拥有的培训
数据
是产品
的
标题、关键词(可在产品页面的html中找到)和产品描述。我做了大量
的
研发工
浏览 0
提问于2015-06-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
预处理螺旋
数据
集
以
用于Logistic回归
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
preprocessor
因此,我需要对螺旋
数据
集
进行
分类
。我一直在试验一系列算法,如KNN,Kernel SVM等。我想尝试使用
特征
工程,预处理等来提高Logistic回归
的
性能。我也在使用scikit learn来做所有的
分类
。 我完全理解Logistic回归不是解决这类问题
的
合适算法。这更像是对预处理和其他
特征
工程/
提取
方法
的
学习练习,看看我可以在多大程度上改进这个特定
的
模型
。 以下是我将用
浏览 44
提问于2021-07-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在未见
数据
上实现sklearn
的
FeatureHasher
machine-learning
、
scikit-learn
、
feature-engineering
、
categorical-encoding
我已经在我
的
初始训练
集
上训练了一个XGBoost
分类
器,它被转换成每个
分类
特征
被散列为log (x )维(x是每个
特征
中唯一
的
因子级别的数目)。我将对每日
提取
的
索赔
数据
进行散列,这些
数据
具有相同
的
哈希维度,因此,在对
模型
进行培训
的
特征
数量与每日
提取
的
特征
数量之间没有差异,允许
浏览 0
提问于2020-04-27
得票数 0
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