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训练前压缩图像对CNN有好处吗？
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每当我在将数据输入CNN之前进行预处理时，一个非常大的问题总是出现在我的脑海中。当我将图像调整到正确的大小时，我总是以某种方式压缩它们。我见过许多人做同样的事情，我到处寻找答案，但没有一个真正让我满意，所以我的问题是:这对培训有好处吗？在现实生活中进行测试时，它会对网络造成多大的影响？
浏览 18提问于2018-02-21得票数 0
我只有图像数据集。我只想从简单的CNN模型中获取特征地图，所以我可以只给模型图像而不使用标签数据吗？如何与madel唯一的图像相匹配？📷
浏览 0提问于2019-09-09得票数 0
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我想训练一个CNN，它可以实时地对大分辨率图像进行推理。CNN必须阅读由5位数字组成的手写数字。所以我研究了一些更有效的滑动窗口的方法，并遇到了O
浏览 2提问于2020-02-24得票数 2
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“图像识别”功能过多
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我有一个与图像识别相关的任务，任务是根据为各种产品拍摄的数千张照片来判断哪种产品是哪种产品。我正在考虑将图像转换为像素，并使用标签作为结果，将所有像素作为收入，使用机器学习(神经网络)将其转变为分类问题。然而，每个图像都是1080 * 1920，这给了你200万像素，让我们来看看颜色(RGB，..etc)。
有什么我应该使用的标准技术<e
浏览 0提问于2016-09-12得票数 2
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在CNN分类模型训练中，在计算损失时，我在PyTorch中对图像应用编码jpeg压缩。当我调用loss.backward()时，它还必须通过对图像执行的编码和压缩操作进行反向传播。这些压缩算法(例如编码和JPEG压缩)是否是可微的，否则如何通过这些操作反向传播损失梯度？
如果这些操作不是可微的，那么在执行H.264编码和JPEG压缩的PyTorch中是否存在可微压缩算法？
浏览 9提问于2020-04-10得票数 2
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我对CNN和tensorflow的每件事都很陌生。我正在训练一个经过预先训练的ssd-Mobenev1-pets.config来检测建筑物的列，大约一天，但是损失在2-1之间，并且从10小时前开始没有减少。我意识到我的输入图像是128x128，SSD将de图像调整为300*300。输入图像的大小会影响训练吗？如果是这样的话，我应该用更大的输入图像对网络进行再培训吗
浏览 0提问于2019-11-30得票数 1
假设，我有一个RGB图像的训练集，所有图像的位深度都是8。我将这些图像传递到CNN中，得到的训练集精度为'X‘。现在，我使用位深度为16和32的相同图像位，并将其通过相同的网络，并从头开始再次训练网络。“X”会有什么变化吗？
图像中额外的可用信息对CNN有影响吗？
浏览 42提问于2020-05-17得票数 2
我想知道如何将传输学习(例如，VGG16)应用于比网络最初训练的图像大小不同的图像(因此，我不想输入大小的图像(224,224,3)，我想输入大小的图像(32,32,3))。我最初想的只是填充这些图像，但网络可能会查看这些黑色像素，并认为它们意味着什么，我意识到这可能会影响准确性，而且当我试图这样做时，我的colab笔记本就崩溃了。
浏览 0提问于2019-03-23得票数 0
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如果CNN对聚焦于某一物体的图像进行训练，它是否也能识别出图像中存在多个这样的物体？如果情况逆转，答案是否相同？也就是说，CNN对一束花图像的训练也能识别出单一的花图像吗？
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
我在用凯拉斯。当我运行model.fit_generator(...)时，它以每秒1步的速度运行，但最后一步需要几分钟。30/31 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.0676 - acc: 0.2010
浏览 4提问于2017-12-26得票数 1
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我正在解压一个包含75000张图片的目录用来训练CNN。使用解压时， !unzip -uq "/content/BDD_gt_8045.zip" -d "/content/drive/My Drive/Ground_Truth" 并不是所有的图像都解压缩。我想我大概有5000个。我试着做了几次，但我有一些重复的。我可以解压的图像数量有限制吗？ 我目前被困
浏览 113提问于2020-04-09得票数 1
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最佳背景减法
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在我最新的项目中，我被要求训练一个深度卷积神经网络来检测足球运动员。问题是，我所有的正面标点符号都是从3-4个视频中提取出来的，每个视频中的草几乎都是相同的颜色。有什么想法吗？谢谢
浏览 5提问于2017-06-21得票数 0
数据集包括从视频中以12帧/秒的速度提取的图像。我建立了两个模型，3D-CNN和CNN-LSTM，但只使用角角和Tensorflow获得了大约25-30%的精度。X_train = (651, 1, 128, 128, 22)Y_train=(651, 4)图像大小为128*128与一个通道，我是附加22张图像一次与651作为总样本数。3d-CNN体系结构
model
浏览 0提问于2018-11-19得票数 2
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我正在实现一个关键点检测算法来识别图像上的生物医学标志。我只有一种地标要探测。但在一幅图像中，这些地标中有1-10处可以出现。我想知道什么是最好的方法来组织地面真理，以最大限度地学习。我考虑为每个图像创建10个地标坐标，并将它们与0(不存在)或1(存在)的标志相关联。但这似乎不太理想。有什么建议吗？
浏览 7提问于2022-10-11得票数 -1
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我有如下文字图像：
假设这是一个256x64图像。我的目标是以73791096754314441539的形式从图像中提取文本，这基本上就是OCR所做的。我正在尝试建立一个能从图像中识别单词的模型。outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell, model, seq_len, dtype=tf.float32,time_major=True)
我目前的方法是使用获取输入一个单词图像，通过一个CNN提取高级图像特征，将图像特
浏览 0提问于2017-07-11得票数 6
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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。我们的模型似乎足够精确，没有问题。从这
浏览 0提问于2016-11-20得票数 3
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我有一个300*300大小的激光焊接图像数据集，其中包含两类坏的和好的焊缝。我跟踪的起始-v3分类器。
另一方面，我也建立了一个定制的CNN 3层和3 fc。基本上，每次我训练我的模型时，我都会看到不同的最大精度。另外，我的微调精度远远低于我的定制CNN！例如，我从一个GAN合成图像的准确率是86%的起始-v3，而它是94%与我的定制CNN。我用200,500和1000种不同的训练尺度进行训练(每堂课有一半训
浏览 5提问于2021-01-08得票数 0
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我知道，通常的CNN包括卷积层和池层。池层使得输出更小，这意味着计算量更少，同时也使得它在某种程度上不变性，因此从核心滤波器中提取的特征位置可以在原始图像中稍微移动一点。原因可能是我希望从原始图像中的每个像素都有一个特征向量，所以卷积层的输出必须和图像一样大，只是有更多的通道。这有道理吗？这些特征向量中是否仍有有用的信息，还是需要在CNN中设置池层？或者，是否有一些方法来获得单个像素的特征向量和池层？
浏览 4提问于2017-11-01得票数 5
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目的是训练一个卷积网络(CNN)，并训练它来分类指纹。在查看了数据库之后，我注意到有些图像更轻，有些更暗，下面提供了一个示例：📷是否有一些最佳做法，以纠正伽玛多个图像，以类似的强度。
希望
浏览 0提问于2017-04-13得票数 -1
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