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1
回答
预
训练
神经网络
在
图像
二
值
分割
中
的
有用
性
、
、
、
、
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
1
回答
基于轮廓的人脸偏航角估计
、
、
我试图通过使用
分割
信息来估计人脸
的
姿态--仅偏航角。简而言之,一张脸
的
图像
被
分割
成“头发”、“皮肤”和“背景”像素。这些都是有根据
的
。脸大致是居中
的
。这方面的一个例子是。 我基本上是想在这里提出一些想法,并得到一些反馈。(希望这不会因为“非建设
性
”而被关闭)。但是,实
浏览 1
提问于2013-10-29
得票数 2
4
回答
皮肤病分类
的
深度学习模式
、
、
、
请给我推荐一个好
的
深度学习模式。我计划将这个模型集成为一个移动应用程序。是这样
的
。用户上传皮肤病
图像
,机器将对其进行相应
的
分类。我需要一个很好
的
准确
性
。
浏览 0
提问于2021-01-05
得票数 1
2
回答
Keras -验证损失和精度停留在0
、
、
、
、
我试图
训练
一个简单
的
2层全连通
神经网络
,用于Tensorflow keras
中
的
二
值
分类。我已经将我
的
数据
分割
成
训练
和验证集,使用sklearn
的
train_test_split()进行了80-20
的
分割
。当我调用model.fit(X_train, y_train, validation_data=[X_val, y_val])时,显示了所有历代
的</e
浏览 4
提问于2020-05-10
得票数 26
回答已采纳
1
回答
在
单个类
中
不带标签
的
语义
分割
、
、
、
我试图对有缺陷
的
图像
进行
分割
。我使用注释工具对缺陷
图像
进行了注释,并为每个
图像
创建了掩码。我想预测一个
图像
是否有缺陷,以及它的确切位置。但我
的
问题是,我
的
缺陷并不是所有的
图像
都是一样
的
。例如:钢-钢破损,错误表面等
的
缺陷。我只是试图分类,如果
图像
有缺陷或没有,它
的
位置。那么,用这些被认为是缺陷
的
神经网络
来
训练
<
浏览 5
提问于2020-11-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
检测
图像
中
的
手绘电路元件,检测文本,建立连接树。
、
、
我想知道,我应该如何处理手绘
的
电路图
图像
,以数字化绘制
的
电路,并最终模拟它。我已经有了一个预先
训练
过
的
神经网
浏览 1
提问于2019-03-04
得票数 0
3
回答
如何正确地进行k-折叠交叉验证?
、
、
、
、
我试图用深层
神经网络
来解决
二
值
分类问题。我想比较不同
的
方法(模型架构),而且我没有想要调优
的
超参数。所以我
的
问题是,我能不能在这里简单地使用K-折叠交叉验证,而不分裂数据来预先
训练
和测试呢?我
的
意思是,我有一个数据集,我不把它
分割
成
训练
和测试,只是按原样进行10倍
的
分割
,对于每一个验证
分割
,我计算度量(比如准确
性
)。然后,在对模型进行了培训之后,
浏览 0
提问于2023-05-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于
神经网络
的
手写体分词
、
、
、
、
所以我要做
的
就是把手写
的
英文草书单词
分割
成单独
的
字符。我
在
人工智能
中
应用了一种简单
的
启发式方法,对单词进行了基本
的
过度
分割
,如下所示:我正在用Matlab对此进行编码。该方法包括预处理、倾斜校正大小归一化等,然后将笔画细化到1像素宽度,并使用
图像
的
像素列和来识别
图像
中
存在
的
连字。像素和低于阈值
的
每一列都是可能
浏览 2
提问于2016-05-02
得票数 1
1
回答
如何为
神经网络
分割
一批beans
、
、
、
我遇到了一个问题,我想要在混合
中
识别不同
的
咖啡豆。我创建了一个
神经网络
,它能够单独识别不同
的
bean。但在实践
中
,我想开发一种算法,使我可以
在
更大
的
批次
中
检测这些bean。没有必要识别图片中
的
所有bean,但当我能够
在
更大
的
批次
中
识别10-15个bean时,这就足够了。现在
的
问题是,当只有一层具有对比背景
的
bean时,我可以对bean进行
浏览 9
提问于2021-03-29
得票数 0
1
回答
不同
的
输入
图像
大小/分辨率如何影响语义
图像
分割
网络
的
输出质量?
、
、
、
、
在
尝试使用在另一个数据集()上
训练
的
深度学习网络对一个数据集()
中
的
图像
执行
图像
分割
时,我意识到
在
主观感知
的
输出质量方面存在很大差异(可能在对(M)IoU进行基准测试时也是如此)。这提出了我
的
问题,输入
图像
的
大小/分辨率是否以及如何影响语义
图像
分割
网络
的
输出,该网络已经
在
与输入<em
浏览 5
提问于2018-03-09
得票数 1
1
回答
用于人类分类
的
神经网络
、
我目前正在搜索一个
神经网络
,它可以对
图像
中
是否有人类进行分类。 我查看了ImageNet数据集,但是那里
的
1000个类没有人或人之类
的
东西,主要是动物和东西。
分割
CNN
的
运行时间通常要长得多,而我真正需要
的
就是一个
二
进制NN,只需“是=
图像
中
的人”,“不=
图像
中
没有人”。有人能给我指点一个
训练
组或
训练
前
的
网络吗
浏览 0
提问于2018-09-20
得票数 2
回答已采纳
3
回答
使用相同数据
的
再培训返回不同
的
准确
性
。
、
、
我正在使用TensorFlow
训练
一个简单
的
神经网络
(3个连续密集层)。问题是,每当我从头开始重新
训练
它时,它
的
准确
性
就会发生很大
的
变化。我知道,由于权
值
是随机初始化
的
,它可能并不总是达到完全相同
的
精度;但是,
在
测试集上,我得到了4%
的
精度范围。数字如下:验证
分割
的
准确
性
(20
浏览 0
提问于2021-07-21
得票数 3
2
回答
如何识别放大
的
图像
?
、
、
、
、
有没有什么方法可以用来识别“假
的
”4K
图像
?即已从720p/1080p放大到4K
的
图像
。我尝试过搜索,但我主要只找到了用不同
的
方法来放大
图像
的
方法,比如双线性,双立方,Lanczos,SRCNN和EDSR。 那么,我如何识别这些从“真正
的
4K”
图像
中放大
的
较低分辨率
的
图像
呢?我目前有一个包含200张“真实”4K
图像
的
数据集,我将使用上面
浏览 3
提问于2019-12-05
得票数 1
1
回答
CT
图像
的
SegNet
预
训练
权重
、
、
、
、
我正在尝试
训练
一个用于ct
图像
分割
任务
的
SegNet (使用Keras TF)。我使用
的
是VGG16
预
训练
权重,但第一个卷积层有问题,因为我使用
的
是灰度
图像
,但VGG是
在
rgb
图像
上
训练
的
。我解决了使用this
的
第
二
种方法(不能使用第一种方法,因为需要太多内存)。然而,它对我没有帮助,价值观真的很糟糕(
训练
了1
浏览 58
提问于2020-11-26
得票数 0
1
回答
分裂前
的
数据增强
、
、
、
对于我基于数据处理
的
考试,我们收到了一个由4个字符(巴特、荷马、丽莎、玛吉)组成
的
小辛普森数据集来建立一个卷积
神经网络
。然而,数据集只包含了相当少量
的
图像
:大约2200张要分裂成测试和
训练
。由于我对
神经网络
和深度学习非常陌生,所以增加我
的
数据(我将
图像
X度旋转9次),然后使用sklearn
的
测试
训练
拆分函数来
分割
我
的
数据,这是否可以接受。由于我已经做了这个改变,我
浏览 2
提问于2018-06-01
得票数 4
回答已采纳
1
回答
调整尺寸Vs CenterCrop Vs RandomResizedCrop Vs RandomCrop
、
有人能告诉我在哪种情况下使用上述功能以及它们如何影响
图像
大小吗?我想调整猫V狗
的
图像
大小,我有点困惑如何使用它们。
浏览 0
提问于2020-04-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
自定义小型CNN比预先
训练
的
分类器有更好
的
准确
性
。
、
、
、
、
我观察到
的
是,微调在验证精度上有很大
的
变化。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。这两个网络
的
真实数据显示了几乎相似的行为和准确
性
,然而,
在
定制CNN
的
准确
性
约为2
浏览 5
提问于2021-01-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Matlab -使用经过
训练
的
网络测试其他
图像
、
、
我已经使用前馈
神经网络
训练
了古代硬币
图像
。现在,我想使用经过
训练
的
网络来测试
图像
。','Description','none'); h = msgbox('unclassified','Description','none');问题是,即使我输入另一个
图像
,比如说一个人
的
脸,它也会显示类型1或类型2。始终为任何<e
浏览 1
提问于2011-04-14
得票数 1
回答已采纳
2
回答
时代对深度学习模式有何影响?
、
、
、
我使用h2o构建了一个简单
的
深度学习回归模型(如下所示)。该模型预测了R虹膜数据集中
的
间隔长度。我注意到,随着时间
的
增加,模型
的
精确度(r^2)增加了(图1)。通过增加历元数,我是以有害
的
方式对模型进行过度拟合,还是以有益
的
方式提高模型
的
准确
性
?
浏览 4
提问于2017-07-03
得票数 2
3
回答
Matlab
神经网络
的
字符识别
、
、
我正在做我
的
最后一个项目。我选择实现一个用于字符识别的
神经网络
。 我
的
计划是将包含26个英文字母
的
26张
图像
作为
训练
数据,但我不知道如何将这些
图像
转换为我
的
神经网络
的
输入。假设我有一个具有两层
的
反向传播
神经网络
-一个隐藏层和一个输出层。输出层有26个神经元,产生26个字母。我自己创建了26个
图像
(大小为100*100像素
的
24位bmp格式),每个
浏览 1
提问于2011-10-21
得票数 0
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