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1
回答
如何知道
深度
学习
模式是否过份合适?
、
、
、
、
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
1
回答
深度
学习
中的
数据
增强
、
、
、
、
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
,ImageDataGenerator(rescale=1.
浏览 0
提问于2018-09-16
得票数 3
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2
回答
用于
深度
学习
的
数据
增强
、
、
、
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
2
回答
深度
学习
训练集的图像
增强
算法
、
、
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
回答已采纳
1
回答
暗网与
数据
增强
、
、
、
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
回答已采纳
1
回答
基于监督
学习
的图像分割
、
、
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
首先执行
数据
增强
还是规范化?
、
、
在
深度
学习
中,我应该首先进行
数据
增强
还是正常化?我主要对2D和3D输入
数据
感兴趣。在我到目前为止看到的教程中,
数据
增强
总是第一位的。这样做有数学上的原因吗?反之亦然?
浏览 0
提问于2020-12-07
得票数 3
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1
回答
深度
学习
是否需要图像配准?
、
、
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
是什么导致不同
数据
增强
策略在
深度
学习
中的性能差异?
、
、
我正在研究
深度
学习
模型在胸部X光异常检测方面的表现。由于
数据
稀少,我使用不同的
增强
策略来增加
数据
,包括:生成对抗性网络 与现有的文献相反,我发现,与GAN生成的合成图像相比,传统的
增强
方法(我在此已经提到
浏览 0
提问于2018-11-28
得票数 1
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4
回答
基于
深度
学习
的目标检测
数据
增强
、
、
、
、
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
2
回答
数据
增强
: ImageDataGenerator与openCV
、
、
、
、
我想增加我的
数据
集中的
数据
,以创建一个CNN
深度
学习
分类模型。 使用ImageDataGenerator的
数据
增强
还是使用openCV来增加
数据
,哪一种更适合于模型?
浏览 0
提问于2018-09-15
得票数 2
1
回答
基于
深度
学习
训练
数据
的图像
增强
、
、
、
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
增强
时间序列
数据
以进行
深度
学习
、
、
、
、
如果我想将
深度
学习
应用于我目前拥有的传感器的
数据
集,我将需要相当多的
数据
,否则我们可能会看到过拟合。不幸的是,传感器只活跃了一个月,因此
数据
需要
增强
。我目前有一个
数据
帧形式的
数据
,可以在下面看到: index timestamp cas_pre fl_rat ... RandomMagnif
浏览 81
提问于2020-10-16
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。
、
、
、
、
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?
浏览 0
提问于2022-10-27
得票数 1
1
回答
用于Tensorflow中目标检测的
数据
注释
、
、
、
我正在研究
深度
学习
问题,在这里,我通过labelImg而不是原始图像(jpgs)创建注释。此外,我执行图像
增强
,因为我有非常少的
数据
。我也需要在
增强
图像上执行注释吗? 请帮帮忙。
浏览 1
提问于2022-11-09
得票数 0
1
回答
有可能训练这种图像分类器吗?
、
、
因为我刚开始
学习
机器,这个任务可行吗?考虑到在不同的酒吧/酒吧发现的各种条件,训练这种模式有多困难。 谢谢。
浏览 0
提问于2018-12-03
得票数 0
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1
回答
如何使用_OptionsDataset进行
数据
增强
?
、
、
大家好,我正在
学习
GANS和
深度
学习
,一般来说,当我使用GANS和
深度
学习
时,我使用的是NumPy图像数组,但对于这个家庭作业,我通过以下方式使用tfds获取
数据
: test_split, valid_splitTrue) train_set_raw = tfds.load('cats_vs_dogs', split=train_split, as_supervised=True) 问题是,我想用其中几个例子做
数据
增强
,但我不能只
浏览 16
提问于2020-09-05
得票数 0
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2
回答
旋转图像识别中的CNN策略
、
、
我用一些卷积核从头开始写我的CNN代码。但是当只有几个卷积核(3*3)时,我的CNN无法正确识别翻转/旋转图像。在训练期间,我的卷积核变化很小。为什么?与卷积核大小相比,图像的分辨率对结果有什么影响?分辨率越高,这个拟合问题的维数就越高。
浏览 0
提问于2019-02-19
得票数 2
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1
回答
如何对统计
数据
进行机器
学习
中的
数据
增强
?
、
、
、
、
我是训练机器
学习
的分类模型。我有csv格式的
数据
,比如5个特性(或列)和100个这样的观察(或行)。请帮帮忙。
浏览 0
提问于2020-06-15
得票数 3
1
回答
简单分类器系统的示例--执行
深度
学习
。
、
、
我一直在研究一个问题,在这个问题上,使用
深度
学习
发表的结果远比我用简单的统计方法(在这种情况下,多项logistic回归)在同一任务(使用相同的实验方案)上获得的结果差得多。有谁能提供具体的例子,说明
深度
学习
的效果明显比简单的分类器系统差?
浏览 0
提问于2022-08-26
得票数 8
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