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沙龙
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如何提取音频数据以便进行比较?
audio
、
abstraction
我正在做一个涉及机器学习和数据比较的项目。 为了这个项目的目的,我向一个神经元网络提供抽象的视频数据。 现在,抽象图像数据非常简单。我可以在视频中的某些点取静止帧,将它们缩小为5×5像素(或任何其他可管理的分辨率),并得到像素值以供分析。 由此产生的数据提供了一个独特的、小的、数据丰富的样本(即使是5x5px的5个样本也足以将戏剧与自然纪录片区分开来,等等)。 然而,我被卡在音频部分。由于音频由样本组成,每个样本本身没有固有的意义,所以我无法找到将音频抽象为可处理块的方法。 这一过程是否有共同的技术?如果没有,可以量化和抽象音频数据的指标是什么?
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提问于2014-05-22
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哪个顺序是正确的特征选择,然后是孤立点检测,反之亦然?
feature-selection
、
outlier
这些命令中哪一个是正确的? 第一(特征选择)第二(孤立点检测) 或 第一(孤立点检测)第二(特征选择)
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提问于2018-10-16
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颜色和特征分类opencv
python
、
opencv
、
machine-learning
、
computer-vision
、
svm
我是机器学习的新手,目前正在做一个项目。该项目是基于特征和颜色属性的图像分类。 我尝试了基于 (密集提取器SIFT描述符技术,用于生成码本并训练支持向量机对提取的特征进行分类)中给出的图像进行特征提取,但是由于在特征提取过程中所采集的图像是灰度的,所以我还没有尝试将特征属性和颜色属性结合起来。 我的问题是: 如果我包含颜色,也就是创建一个特征映射(灰度;形状属性)和颜色直方图映射,并为这两个属性训练支持向量机,那么同样的技术会适用吗? 或者,SIFT是否可以在OpenCV中同时计算形状和颜色属性?
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提问于2016-02-03
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CBIR是如何与支持向量机而不是欧氏距离工作的?
svm
、
cbir
CBIR一般使用欧氏距离来比较查询图像和数据库图像的特征向量。 然而,在数学作品中,我得到了一个源代码,它代替了欧几里得距离,而是使用支持向量机完成的,就像使用两种技术进行基于内容的图像检索: 利用knn进行图像检索; 使用svm进行图像检索。 它怎麽工作?
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提问于2015-06-26
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脑图像的特征匹配/检测
image-processing
、
feature-detection
、
feature-extraction
对于那些尝试过脑图像特征检测/匹配方法的人来说,这是一个宽泛的问题,或许也是一个糟糕的问题: 你怎么知道你所用的方法是否“足够好?” 成功的数据匹配/检测测试是什么样子的? 编辑:到目前为止,我并没有试图检测到任何不同的特征。我正在使用OpenCV的ORB、SIFT、SURF等检测方法,并查看它们所识别的特征。然而,有时大脑的方向会从几组图像完全改变到下一组,所以如果我比较这些图像集的两幅图像,检测方法就不会产生任何有效的结果(即匹配将明显、完全关闭)。但是,如果我比较那些看起来相似但不完全相同的图像,检测似乎是正常的。重点是,似乎检测工作的帧是在同一时间,但不超过一个很长的时间间隔。我不知道
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提问于2016-06-20
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SIFT实现返回整个图像的单个向量
computer-vision
、
sift
我正在尝试使用SIFT (来自opencv)来获得描述图像的直方图。问题是,SIFT识别了图像中的许多兴趣点,并给出了128个元素的向量。虽然在我看来这就是SIFT应该做的事情,但我的实验室的PI告诉我,有一个实现为所有图像提供了一个128个元素的向量。您知道这样的实现吗? 如果没有,有没有其他方法可以获得一个好的图像描述符?(用于机器学习分类)
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提问于2018-12-01
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基于计算机视觉的机器学习的OpenCV和Mahout?
opencv
、
computer-vision
、
mahout
一段时间以来,我一直在使用OpenCV。它满足了我对特征提取、匹配和聚类(k-均值)和分类(SVM)的所有需求。最近,我遇到了阿帕奇·马赫特。但是,机器学习的大多数算法在OpenCV中也是可用的。如果工作涉及到视频和图像,那么使用Mahout比OpenCV有什么好处吗?
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提问于2013-09-24
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机器学习中的特征提取
machine-learning
、
deep-learning
、
object-detection
我对阅读遥感目标检测技术综述感到有点困惑。基于机器学习的目标检测由特征提取、特征融合+降维和分类器训练三部分组成。然后,他们列出了特征提取方法: 定向梯度直方图, 一袋袋话, 纹理特征, 还有更多。 在本节的后面,他们列举了分类器培训的方法,例如: 支持向量机 AdaBoost, 最近的邻居, 神经网络 这与我对事物的理解不一致。我的经验主要是在CNN。当我使用卷积神经网络进行目标检测时,它们由特征提取器和分类器组成,不是吗?特征提取器是卷积(和/或其他)层。我从来没有遇到过一种算法/技术,它使用例如一袋单词来提取特征,然后将其提供给神经网络。我可以想象,例如一袋单词和k近邻或支持向量机。但我
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提问于2020-11-09
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Sklearn回归问题
scikit-learn
我尝试用一个回归模型拟合数据矩阵X到输出向量y。我有一些训练数据和一些测试数据,其中的分数是RMSE。 因此,我在SVR,内核'poly‘和调高参数'C',’度‘和’伽马‘时取得了最好的成绩,并且具有高效性和交叉验证性。 实际上,我不知道如何取得更好的成绩,所以我在这个论坛上请求另一种方法。我已经尝试过KernelRidge、线性回归、SVR和其他核函数、神经网络,但它们都给出了更差的结果。实际上可以做得更好,因为其他人在这项任务中做得更好,但我不知道我能做些什么来提高分数。有什么想法吗?
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提问于2017-03-28
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python中具有多种特征类型的机器学习
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
nltk
、
feature-extraction
我能够使用Python中的scikit- learning和NLTK模块做一些简单的机器学习。但是,当涉及到具有不同值类型(数字、字符串列表、是/否等)的多个特性时,我遇到了问题。在以下数据中,我有一个单词/短语列,在该列中提取信息并创建相关列(例如,length列是字/短语的字符长度)。标签列是标签。 Word/phrase Length '2-letter substring' 'First letter' 'With space?' Label take action 10 ['ta', 'a
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提问于2015-09-20
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在MATLAB中使用Windows Kinect进行三维特征提取
matlab
、
image-processing
、
computer-vision
、
kinect
我正在尝试使用Kinect for Windows摄像头提取物体的3D坐标。要提取的对象将以鲜艳的颜色或可使用特征提取识别的图形突出显示。 我以前使用过MATLAB和Kinect进行特征提取和3D坐标提取,但是我在尝试将这两种技术融合在一起时遇到了问题。 一种非常简单的方法来突出显示对象,并将其提取为2D图像中的特征,方法是在对象上绘制5个彼此非常接近的圆,然后将其放入相机视图中,并使用CenterCoords = imfindcircles(image, [15 20]);提取图像中所有圆(半径范围内)的坐标。然后你可以删除图像中没有5个相似圆圈的所有圆圈,并提取圆心的坐标。 但是我如何将这
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提问于2015-05-29
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Android中的语音识别
android
、
speech-recognition
、
voice-recognition
我想用我的应用程序记录一些单词,每当我再次说出同样的单词时,我都想进行匹配。我怎样才能做到这一点呢?我也看过这个教程…… 但它是用于语音到文本的。无论您说什么,它都会转到google服务器,并显示与您说过的话相似的单词列表。但我需要记录一些单词,当我再次发言时,我需要进行匹配。 任何建议、技巧或教程都将非常感谢,我将非常感激。 附言:我想要这个没有互联网。 提前谢谢。
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提问于2011-08-07
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单字特征提取用于名词和名称的分类
machine-learning
、
neural-network
、
feature-extraction
我想要写一个NN,它可以对不同类型的单词(例如名词、动词、名字)进行分类,并且很难找到关于如何在单个words.For示例上进行特征提取的信息,我希望NN了解"street“是一个名词,而”我该怎么做呢?我真的不知道,搜索它似乎总是只提供文本特征提取的例子,这不是我想要的。“ 事先谢谢你,亲切的陌生人!
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提问于2019-10-02
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神经网络将所有事物分类为一个类,即不平衡数据集上的recall=1。
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
keras
我试图用深度神经网络(尤指p)进行二值分类。VGG16)。不幸的是,我有一个非常不平衡的数据集(15.000/1.800图像),但只是找不到一个方法来规避它。 的结果,我看到了(关于培训和验证数据) 召回= 1 精度= 0.1208 (精确地表示0类与1类样本之间的比率) AUC = 0.88 (在SGD的30年代之后,似乎是1 - Precision) 我做了什么, 用小助手从丢失/精度指标切换到AUC 使用像描述的class_weight那样的,这似乎没有帮助 尝试不同的优化器(SGD,Adam,RMSProp) 将BatchNormalization层
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提问于2018-08-31
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iOS -语音识别-检测人们的笑声
ios
、
algorithm
、
speech-recognition
、
detection
、
voice-recognition
有没有可能(也许使用的SpeechKit框架或类似的东西)来检测用户在笑的时候? 提前感谢!
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提问于2015-04-01
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异长多变量时间序列的相似性度量
clustering
、
time-series
、
similarity
我对使用python聚类T‘值的多变量N个时间序列(不同长度)感兴趣。每个变量都有许多趋势和值,这些趋势和值同时是数值和名义值。 数据集中的示例T_{i}具有以下格式: TimeStamp | Sensor0 | Sensor1| Sensor2 2015-02-05 11:30|<Min | On | off 2015-02-05 11:31|<Min | on | off 2015-02-05 11:32| Action2 | 10 | 0.0001 2015-02-07 11:33| Action2 | 10
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提问于2016-08-16
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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。 问题:问题很简单。我想将图像分类为类别-1(“包含垃圾的图像”)或类别-2(“不包含垃圾的图像”)。垃圾在单词的每一个字面意义上都被使用。 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。 我无法理解的是我可能需要的集群数量。对上述例子的任何帮助都将不胜感激。
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提问于2016-12-26
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比较特征提取器(或比较对齐图像)
python
、
opencv
、
computer-vision
我想比较ORB,SIFT,BRISK,AKAZE等,找出哪一个最适合我的特定图像集。我对图像的最终排列感兴趣。 有什么标准的方法吗? 我正在考虑这个解决方案:取每一种算法,提取特征,计算出同调,并对图像进行变换。 现在,我需要检查哪个转换后的图像更接近目标模板。 也许我可以用目标模板和转换后的图像重复这个过程,并寻找最接近恒等式的同形矩阵,但我不知道如何精确地计算这个贴近度。我不知道该用哪种算法来检查,我想是固定的。 或者,我可以使用感知差散列(dHash)对图像进行像素级比较。但我怀疑下面的汉明距离可能不是很好的图像,将是几乎相同的。 我可以模糊他们,做一个简单的减法,但听起来相当虚弱。 谢
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提问于2019-04-14
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自然图像中的标志检测/识别
opencv
、
image-processing
、
machine-learning
、
computer-vision
、
object-recognition
给定一个标志图像作为参考图像,如何在杂乱的自然图像中检测/识别它? 标识在图像中可能很小,可以出现在衣服、帽子、鞋子、背景墙等。我尝试过SIFT功能来匹配,而没有任何其他预处理,对于图像中的徽标大小大、标识清晰的情况,效果很好。然而,它失败了,在一些情况下,场景非常混乱,标志的比例是相当小的,与整个图像。SIFT特性似乎对透视失真很敏感。 谁知道一些更好的特征或想法,标志检测/识别的自然图像?例如,训练分类器首先定位候选区域,然后直接应用SIFT匹配进行进一步的识别。然而,训练一个模型需要很多数据,特别是它需要在图像中手动标注徽标区域,如果我想将它应用到新的徽标中,它需要重新训练(需要收集和注
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提问于2014-11-25
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有没有一种尺度不变但旋转不变的特征提取方法?
computer-vision
有没有一种尺度不变但旋转不变的特征提取方法?我想匹配已缩放但未旋转的相似图像... 编辑:让我换个说法。如何检查图片是否为原图的缩放版(或接近原图)?
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提问于2011-08-17
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ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640的体系结构是什么?
tensorflow
、
cnn
、
computer-vision
、
object-detection
ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640的体系结构是什么,它是一个在TensorFlow模型动物园上可用的模型。如果我的理解是正确的,移动网用于特征提取,而SSD用于检测。那么,FPNlite的目的是什么,在哪里使用呢?
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提问于2022-12-06
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使用K-means聚类文本数据中的聚类ID作为监督学习模型的特征是不是一个坏主意?
machine-learning
、
nlp
、
cluster-analysis
、
supervised-learning
、
feature-engineering
我正在构建一个模型,该模型将预测流经管道的产品的提前期。 我有很多不同的功能,其中一个是一个字符串,其中包含一些关于产品用途的单词(通常是缩写,应用程序的名称,等等)。我以前在做功能工程的时候根本没有用过这个字段。 我在想,最好对这些数据进行某种类型的聚类,然后使用集群ID作为我的模型的一个特征,也许交付期与该字段中存在的信息类型相关。 以下是我的思路) 1)清理和标记化文本。 2) TF-IDF 3)集群 但仔细想想,这是个坏主意吗?因为聚类是基于旧数据的,如果在新数据中引入新词,聚类算法将不会捕获新单词,因此现在可能应该以不同的方式对数据进行聚类。这是否意味着每当我想要预测新的数据点时,我
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提问于2020-02-09
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如何评价特征检测算法
computer-vision
、
feature-extraction
、
evaluation
、
sift
我开发了一个项目,试图在图像中找到特征或兴趣点,我使用了两种已知的算法,即Harris Corner Detector和SIFT。 我正在寻找一种方法来创建一些基本事实,或者考虑一些参数和一些阈值,对于我创建的每个特征,我可以检查它是否超过了阈值,但我还没有找到如何做到这一点的方法。 我认为另一件事是通过查看图像来预先确定和手动签署兴趣点,但我认为不建议以这种方式进行评估,因为在非常小的尺度上,人眼很难识别这些元素。 我希望我说得很清楚,谢谢
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提问于2021-02-04
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明亮物体周围的轮廓拟合
python
、
image-processing
、
optimization
、
contour
我有一个带有白色箭头的图像和一个这样的箭头的轮廓1。请看这里: ? 现在我想旋转和平移这个轮廓,使其尽可能地拟合。在这种特定情况下,目标是拟合底部箭头周围的蓝色轮廓。 我目前的方法是选择一个(x,y)坐标的光栅。在每个坐标上,我将轮廓旋转360个方向,每次测量包含在该轮廓中的像素值的总和。然后选择具有最高值的位置和角度作为该轮廓正确拟合的最可能的位置和角度。 然而,这是一个相当慢的过程,质量很大程度上取决于光栅密度。有没有更好的方法来做这件事? 欢迎一般的建议,就像python中的任何包/代码一样,提供如何做到这一点的示例。
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提问于2020-07-13
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为机器学习准备数据集的正确方法是什么?
python
、
machine-learning
、
data-analysis
、
statistics
首先,谢谢你阅读这篇文章。 在机器学习方面,我是个菜鸟,我试图使用ML对一些数据进行分类。现在,我已经对有监督和无监督的学习算法做了一些基本的阅读,如决策树、聚类、神经网络..etc等。 我很难理解的是为ML问题准备数据集的正确的总体过程。 如何为ML准备数据集,以便测量算法的准确性? 我目前的理解是,为了评估准确性,算法应该输入预先标记的结果(来自数据集的一个重要子集?)以评估预期结果与算法的决策之间的差异? 如果这是正确的,那么如何对大型数据集进行预标记?我的数据集相当大,人工标记是不可行的。 另外,任何关于用Python进行机器学习的技巧都将不胜感激! 非常感谢您的帮助,提前! 诚挚的问
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提问于2013-10-14
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ORB特征描述符
opencv
、
vision
我需要对我的机器人进行编程,以便它能够找到它要求拾取的对象,并将其带到命令位置。我已经尝试了简单的img处理技术,如过滤,轮廓查找。这似乎不太管用。我想使用ORB特征提取器。以下是示例图像。感兴趣的对象是球。简而言之,我如何训练我的机器人拾起球或其他物体,任何示例程序都将是有帮助的。如何使用ORB。如果可能,请提供一个示例。提前感谢
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提问于2013-01-18
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从两幅图像的特征提取中提取视差图
matlab
、
computer-vision
、
feature-extraction
、
matlab-cvst
、
disparity-mapping
对于如何从一个场景的两幅图像中获取视差图,我有一些理解问题。目前,我可以提取一些特征点并对它们进行过滤,这样就可以显示出正确的对应关系(假设总共有60个特征点我可以得到)。 为了获得x1和x2的差距,我知道我必须这样做: d = x1 - x2; 我的问题是如何从这里开始。这两张照片都有1000x1500像素,我只得到60个像素的视差(因为我有60个特征点)。我如何得到其他差距呢? 我目前的代码(在matlab中,自己写的)不能提取超过一定数量的特征。 我应该找一个更好的提取方法吗?还是有其他方法从我目前的数据中得到这种差异?(我也可以计算旋转矩阵R,平移矩阵T,基本矩阵E,我有基线,两个摄像
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提问于2019-07-01
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在深度学习中,计算机如何自行重现SIFT纸法
algorithm
、
machine-learning
、
computer-vision
、
deep-learning
首先,我要说的是,我正在努力理解深度学习中发生的事情。据我所知,这是一种尝试让计算机工程师在不同的表示层和功能层上学习东西的方法。SIFT似乎是一种常见的方法,通过标记和寻找某些表示中的尺度不变的东西来检测事物。再说一次,我非常愚蠢,对这个魔法是如何实现的感到敬畏和好奇。一个人如何让一台计算机自己做这件事呢?我看过这篇论文,,我必须说,在这一点上,我认为它是神奇的。有没有人能帮我提炼出它是如何工作的,以及为什么一台计算机可以自己做呢?
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提问于2016-05-05
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在MATLAB中实现SURF(加速鲁棒特征)的平均时间
matlab
、
object
、
tracking
我一直在使用OpenSURF ()库在matlab.But中实现实时目标跟踪,问题是仅提取SURF特征,单帧大约需要0.5秒(我已经尝试了几次)。这使得我的实时实现非常慢。但是人们说SURF是最快的特征提取算法。我做错什么了吗?或者是OpenSURF库实现的很慢?或者我可以实现任何其他更好的实时目标跟踪算法?任何建议都是值得感谢的。
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提问于2014-05-30
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如何用MATLAB训练支持向量机进行泰米尔字符识别?
neural-network
、
character
、
image-recognition
、
svm
、
libsvm
嗨,我正在做我的泰米尔语字符识别的最后一年M.E项目。我已经完成了直到特征提取的步骤。现在,我得到了数据集中每个图像的特征(HP Labs)。如何馈送这些特征来训练SVM,以及如何执行类标记。我是这个神经网络领域的新手。所以请帮帮我...
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提问于2011-04-23
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DeepSORT对象跟踪框架中的对象检测器是否运行于视频的每一帧?
deep-learning
、
object-detection
、
feature-extraction
、
video-tracking
我正在尝试使用DeepSORT算法跟踪对象,该算法在中描述。我所理解的是,这里有和两种深度学习模式。一个是对象检测器(可能是YoLo等),另一个是特征提取器。对象检测器试图检测帧中对象的存在,而特征提取器帮助识别当前检测到的对象是否先前已经检测到,如果是,则将检测到的对象分配给相应的跟踪。 然而,有一件事我不明白,那就是物体检测器什么时候运行?是的,它应该在第一帧上运行,但是在第一帧之后,它是否只在每个n帧之后运行呢?或者它运行在上的每个帧上,但只运行在跟踪器预测的分配的位置上。 谢谢。
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提问于2019-09-16
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哪种深度学习模型可以用来捕捉图像中的次要特征?
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
、
transfer-learning
我有一个类,它具有与另一个类略有不同的特性: ex -这个图像在其中有扣(将它视为一个类) 。 但是这个图像和它很相似,但是没有扣: 我对在这种情况下使用哪种模型并不感到困惑,因为它们实际上是从像素到像素值的学习。 任何想法都是值得注意的。谢谢!! 我已经尝试过盗梦空间,Resnet等模型。 使用较少的容量训练数据(每班300-400次),我们可以达到良好的召回/精确/F1分数。
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提问于2019-01-23
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如何从音频流中检测语音
signal-processing
、
fft
、
audio-processing
我需要确定某人在音频流中讲话的时间。我应用了汉明窗口并计算了FFT。我怎么能从这里检测到人类的声音?
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提问于2011-12-04
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用于文本分类的支持向量机-机器学习教程?我该如何开始?
text
、
machine-learning
、
nlp
、
classification
我正在寻找一本关于机器学习进行文本分类的非常好的教程,可能是使用支持向量机(SVM)或其他适合大规模监督文本分类的技术。如果没有很好的教程,有没有人可以给我一些建议,告诉我初学者应该如何开始并做好像英语文本分类的特征检测这样的事情。 书籍,文章,任何可以帮助初学者入门的东西都是非常有帮助的!
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提问于2013-12-25
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基于LBPH特征的人脸检测
face-detection
、
lbph-algorithm
我已经创建了系统的框架,该框架拍摄一张图片,将其转换为LBPH图像,然后从网格(8x8)的每个块中获取直方图。我正在跟踪的文章,但是我不知道下一步要做什么来识别第4步之后的特性。我是否只是将网格中的每个方格与一组已知的特征方块进行比较,并找到最接近的匹配点?这是我的第一个面部检测程序,所以我对它非常陌生。
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提问于2020-06-18
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声纹中有没有与文本无关的特征
artificial-intelligence
、
signal-processing
、
speech-recognition
我刚接触语音和说话人识别问题,我理解了mfcc的工作方式,但就我所理解的(并发现)不同的单词之间的系数不同。我的问题是:有没有其他与文本无关的特征提取方法?如果是这样的话,请再向他们说明。任何提示都会很有帮助。提前谢谢。
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提问于2015-12-17
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在人工智能项目中,spacy,nltk,prodigy,sklearn在哪里适合?
machine-learning
、
scikit-learn
、
nltk
、
spacy
像spacy、sklearn、prodigy、nltk这样的工具适用于下面的AI项目体系结构,以及这些项目的一些常见的替代方案: 📷
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提问于2020-02-07
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如何从数据库中存储语音并进行识别?
node.js
、
reactjs
、
voice-recognition
、
voice
我想用node js和react js创建web应用程序。 在web应用程序中将有2个页面,其中一个页面将记录语音并存储在数据库中,在第二个页面中,任何用户都可以在该web应用程序与该语音和数据库匹配后说任何话,它将返回用户名。 我已经做了记录部分保存在文件夹中,但不知道我应该使用哪个数据库来存储数据,这些数据可以匹配第二页中的数据,当用户需要那里的名称时,当他们说什么的时候。 提前感谢我在node和react中的新功能,请对此提供帮助:
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提问于2017-04-26
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多尺度卷积网络中的“多尺度”是什么?
neural-network
、
convolutional-neural-network
、
computer-vision
我读了一篇关于深度学习的文章,偶然发现了这个术语,叫做多尺度神经网络。我完全理解卷积神经网络的概念,但它的多尺度部分的理解有点困难。有人能帮帮我吗?提前感谢!
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提问于2021-11-05
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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征提取的体系结构,但是,我是否可以将集成框架与传统的ML或增强算法结合起来进行分类呢?会不会是件多余的事?
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提问于2022-10-27
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在计算嵌入层参数时所涉及的方程是什么?
neural-network
、
deep-learning
、
lstm
、
rnn
、
word-embeddings
我试着用keras.I对一些数据进行情感分析,我使用嵌入层,然后是LSTM。我知道嵌入层降低了单词热编码的稀疏性,其参数在反向传播时被训练,但我不知道它的实现的数学方法。 提前谢谢。
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提问于2019-06-05
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Spark - Naive贝叶斯分类器值错误
apache-spark
、
apache-spark-mllib
在训练朴素贝叶斯分类器时,我遇到了以下问题。我得到了这个错误: File "/home/juande/Desktop/spark-1.3.0-bin-hadoop2.4/python/pyspark/mllib /classification.py", line 372, in train return NaiveBayesModel(labels.toArray(), pi.toArray(), numpy.array(theta)) ValueError: invalid __array_struct__ 当使用这一行训练模型时 dataframe = datafra
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提问于2015-04-22
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使用文本数据和其他预测器构建预测模型
python
、
scikit-learn
、
nlp
、
prediction
我正在尝试构建一个预测模型(随机森林、sgd等)。使用scikit-learn,似乎每个模型都只允许拟合文本数据,例如 classifier.fit(X,Y) ...where Y是目标,X是文本特征向量(count_vec -> tf_idf)。有没有办法建立一个模型,它除了文本特征矩阵之外,还包含几个分类变量?我可以简单地将它们作为新列附加到X的右侧吗
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提问于2019-08-23
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从网格图像中提取文本
opencv
、
image-processing
、
computer-vision
我需要从网格图像中提取文本段以进行OCR。我尝试了多种方法,如HoughLines、连通分量、形态学运算等,但没有得到令人满意的结果。有没有人能建议一个更好的方法?我附上了几张样本图片
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提问于2018-03-21
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Frechet Inception Distance (FID)是否考虑颜色?
deep-learning
、
pytorch
、
dataset
、
conv-neural-network
、
grayscale
我想知道两个彩色数据集的Frechet初始距离是否与转换为灰度的相同数据集计算的FID相同
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提问于2021-11-20
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如何使用有监督的机器学习方法处理不同的输入维数?
machine-learning
、
data-processing
、
lcs
、
supervised-learning
因此,基本上,我处理的是一个长度不等的训练和测试数据集(一组数组),如下所示: a: {true, [1,3, 4, 5, 5, 8 ,10 ,10]} b: {true, [1,3, 25, 18 ,1 ,10]} c: {false, [1, 8 ,10]} d: {false, [1,3 ,10 ,10]} 我是机器学习领域的新手,我被塞进了如何使这些不等长的输入阵列成为等长的输入阵列,从而可以很容易地利用现有的机器学习算法。 目前,我可以考虑使用最大的公共序列来寻找不同长度的输入数组之间的相似性。 但是基本上在我得到LCS信息之后,我如何将输入数组转换成等长的数组..? 我在正确的道
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提问于2014-04-28
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R-CNN和AlexNet的比较如何?
faster-rcnn
、
alex-net
我知道AlexNet在图像中进行对象分类,类别和R做对象定位类别和边框.R-CNN和AlexNet的比较如何? 它们是用于相同的目的,还是R做了更多?R是否使用Alexnet作为子模块?
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提问于2019-07-25
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哪些面部区域应该被剪掉以供识别。
machine-learning
、
computer-vision
我在准备人脸识别数据集。我不知道我应该用来在图像中裁剪人脸的边框的范围。我是应该在头部周围留出一些空间,还是只剪出只包含面部特征的狭小区域?有人能贴个样品吗?谢谢
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提问于2016-10-12
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基于现有(带标签的)数据集为简短帖子建议标签的最简单方法/黑盒?
algorithm
、
machine-learning
、
text-analysis
我们有大约50-300个字符的评论,预先标记了多个主题,如“音乐”,“技术”以及特定的电影,艺术家等。 我们想训练一个算法来自动标记未来的评论。我们将手动调整建议以提高准确性,并随着时间的推移手动添加更多的标签(例如,新艺术家)。帖子将有一个或多个标签。 最简单的开始方式是什么?我正在寻找像添加content和tag 1, tag 2...一样简单的东西,自动训练,然后给它文本,以获得建议标签的列表(最好是与置信度%)。 我们最终会得到数千个标签,可能还有100k+帖子。 我尝试过一些东西(朴素贝叶斯,LDA),但我觉得对于这样一个常见和简单的用例,一定有更简单的东西。也许是一个库或SaaS让
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提问于2016-12-05
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网络挖掘-classification算法
algorithm
、
data-mining
、
mining
我的高级项目是确定网页的主导类别,我爬行了dmoz。现在我正试着建造arff。在此之后,我将使用一些特征提取方法和分类算法。你知道哪种特征提取方法在web挖掘的分类算法中效果很好吗?
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提问于2010-01-17
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