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沙龙
1
回答
MxNet
:
在
大型
图像
数据
集
上
进行
推断
的
好
方法
python
、
mxnet
、
gluon
我有数以百万计
的
图像
可供
推断
。我知道如何编写自己
的
代码来创建批处理,并使用
MxNet
Module API将批处理转发到经过训练
的
网络,以便获得预测结果。但是,创建批处理会导致大量未经过特别优化
的
数据
操作。
在
我自己做任何优化之前,我想知道是否有一些推荐
的
批量预测/
推断
方法
。更具体地说,由于这是一个常见
的
用例,我想知道是否有一个接口/api可以
浏览 14
提问于2019-03-14
得票数 1
1
回答
读取torch模型延迟较少
的
大型
数据
集
的
最佳
方法
是什么?
deep-learning
、
torch
我熟悉使用
mxnet
(recordIO)、caffe(LMDB)等
在
使用中
的
库中
的
一些
数据
特定层或工具。他们也处理
数据
增强技巧。我决定让火炬看什么是
好
的
还是坏
的
。从最初
的
凝视,没有这样
的
数据
加载标准火炬或我错过了它。您能指出一些
好
的
方法
来加载
大型
数据
集
以供我
的</e
浏览 0
提问于2016-04-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
PyTorch:
在
一个文件中包装多个记录?
image
、
pytorch
、
record
、
tfrecord
是否有一种标准
的
方法
在
一个文件中编码多个记录(
在
本例中是来自多个.png或.jpeg
图像
的
数据
),PyTorch可以读取?类似于TensorFlow
的
"TFRecord“或
MXNet
的
"RecordIO",但适用于PyTorch。我需要从S3下载
图像
数据
以
进行
推断
,如果我
的
图像
<e
浏览 0
提问于2019-08-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用于每像素
图像
分类/回归
的
mxnet
r
、
image-processing
、
deep-learning
、
mxnet
、
satellite-image
我正在寻找最佳实践或案例研究,使用R
的
"
mxnet
“对多波段
图像
进行
像素分类(RGB、mlutispectral/高光谱航空或卫星遥感)。事实
上
,
在
图像
标记方面有很多最佳实践(例如,
在
像imagenet这样
的
大型
图像
存档中,狗和猫),整个
图像
被分类,通常有很多训练
数据
(或预训练模型)可用。然而,我没有发现任何关于像素级
图像
分类
浏览 1
提问于2017-01-25
得票数 2
1
回答
萨格梅克模型评价
aws-sdk
、
aws-java-sdk
、
amazon-sagemaker
Amazon文档列出了几种评估模型
的
方法
(例如交叉验证等)。然而,这些
方法
似乎
在
中不可用。目前,如果我们想要
进行
5倍交叉验证,似乎唯一
的
选择是为每个
数据
子集创建5个模型(并部署5个端点),并手动计算性能度量(召回、精度等)。这种
方法
效率不高,而且根据k折叠验证中
的
折叠数,也可能需要部署k个端点。 还有其他
方法
来测试模型
的
性能吗?
浏览 1
提问于2018-05-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
MxNet
运行Alexnet
python
、
mxnet
我正在尝试使用
MxNet
框架来处理/
MxNet
/example/image- code /symbols目录中
的
alexnet代码。我不是人工智能方面的专家。可以解释一下如何使用GPU运行它吗?我已经
在
单个GPU
上
尝试了以下几种
方法
:它什么也没做。我想测试这个框架在每个节点和跨节点(分布式)
的
可伸缩
浏览 0
提问于2017-03-02
得票数 1
1
回答
提高Resnet
上
的
训练精度
mxnet
、
resnet
我正在使用
mxnet
/resnet50训练一个物体检测器,
在
最后一次训练运行后,mAP是78%,当我
在
我
的
测试
集
上
运行检测器时(独立于训练/val
数据
),损失是0.37,我得到了假阳性结果-一些相当高
的
30-60%
的
置信度。我认为我需要添加一些训练/val
图像
,这些
图像
没有我正在训练检测器
的
任何对象。 我计划再添加20%
的
标签为-1<
浏览 2
提问于2018-11-28
得票数 1
1
回答
在
自己
的
数据
集
上
训练
MXNet
Faster R-CNN
python
、
mxnet
我
在
官方
的
GitHub:
上
使用了
mxnet
的
例子来加快R-CNN。 我创建了自己
的
数据
集
并调整了pascal_voc.py文件。这包括将类
的
数量更改为13。我
的
图片
的
分辨率为600*800像素,因此比VOC
数据
集
稍大。
在
我
的
训练
图像
中,我有2000个例子,所以比VOC少了3000个。为此,我
在
浏览 15
提问于2017-07-03
得票数 0
1
回答
MXNet
(Perl API):如何拟合()动物园模型
perl
、
mxnet
我正在尝试使用
MXNet
(AI::
MXNet
)
的
Perl API从ModelZoo (AI::
MXNet
::Gluon::ModelZoo::Vision)获取一个标准模型并对其
进行
训练。我
的
数据
集
是一个(使用im2rec构建
的
) RecordIO格式
的
图像
文件,我非常确定它是有效
的
。原则
上
,这是从ModelZoo训练模型
的
正确方式吗? 第二个
浏览 14
提问于2019-12-24
得票数 4
1
回答
用于道路分割
的
Deeplab
tensorflow
、
image-segmentation
、
deeplab
我想使用deeplab v3预训练模型,它是
在
城市景观
数据
集
上
训练
的
,用于
推断
我
的
自定义
图像
。我从这个网址
的
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md下载了mobilenetv2那么如何对我
的
自
浏览 12
提问于2020-08-28
得票数 0
1
回答
在
s3中使用没有.lst文件
的
SageMaker中
的
图像
python-3.x
、
amazon-s3
、
computer-vision
、
amazon-sagemaker
我试图
在
s3和SageMaker之间创建一个简单
的
图像
分类管道(我以为是这样)。
图像
存储
在
一个s3桶中,它们
的
类标签当前存储
在
它们
的
文件名中。我一直试图利用几个相关
的
示例.py脚本,但大多数似乎都是已经以.rec格式下载
数据
集
,或者包含特殊
的
清单或注释文件。当我尝试手动创建.lst时,它似乎并不喜欢它,而且手工工作也需要很长时间才能成为一个
好
的
浏览 2
提问于2019-06-07
得票数 2
回答已采纳
2
回答
数据
集
的
图像
分类体系结构,包括710个类、90000个子类,以及每个子类10-1000幅
图像
之间
的
任意位置?
neural-network
、
machine-learning-model
、
image-classification
、
hashing
一直
在
努力寻找处理这种情况
的
最佳
方法
,
在
机器学习方面,我也是个新手。我有一个大约700个类
的
数据
集
,9万个总子类,以及对象
的
每个子类10到1000幅
图像
之间
的
任意位置。我希望能够快速匹配一个专辑封面的
图像
,它属于哪个乐队和专辑,我可以使用哪种架构来处理这个问题?我不太熟悉使用这样大
的
数据
集
和这种类/子类结构,而且有点困惑。 谢谢
浏览 0
提问于2022-12-04
得票数 6
1
回答
如何将jpeg
数据
加载、标记和馈送到Tensorflow?
python
、
image-processing
、
machine-learning
、
jpeg
、
tensorflow
我一直
在
尝试将1750 * 1750张
图像
馈送到Tensorflow中,但在使用tf.image.decode_jpeg()函数将
图像
转换为张量后,我不知道如何标记和馈送
数据
。目前,我
的
代码是:import numpy as np import os, glob sess.run(init) images_tensor = tf.c
浏览 0
提问于2016-03-18
得票数 11
回答已采纳
1
回答
如何在
MXNet
C++实施中使用.rec格式
进行
培训?
c++
、
mxnet
MXNet
的
C++示例包含MNISTIter、MNIST
数据
集
(.idx3-ubyte或.idx1-ubyte)
的
模型训练示例。然而,同样
的
代码实际
上
推荐使用im2rec工具来产生
数据
,并且它产生不同
的
.rec格式。看起来.rec格式
在
同一个文件中包含
图像
和标签,因为im2rec采用了一个准备好
的
.lst文件,其中包含两者(每行
的
编号、标签和
图像
浏览 7
提问于2020-02-15
得票数 0
1
回答
使用
MXNet
NDArray
进行
梯度下降
optimization
、
multidimensional-array
、
mxnet
我正在尝试使用
MXNet
来做一些约束优化,这不是前馈网络中
的
反向传播,而是涉及类似的计算,
大型
数组
的
乘积,一些梯度下降,等等。例如,当M
在
正交矩阵
集
上变化时,为了最小化M-2*Id
的
踪迹,我可以使用numpy和scipy通过向量化矩阵来实现这一点,如下所示:from scipy.optimize), constraints=cons, ... method='SLSQP', options={'
浏览 9
提问于2017-07-18
得票数 1
3
回答
多分类建议
的
关联规则学习
machine-learning
、
multiclass-classification
、
association-rules
任务如下:给定一组医学症状和相关诊断,输出一组最有可能诊断
的
组合症状。到目前为止,有一个利用关联规则学习
方法
的
解决方案:我们找到训练
数据
集
属性
的
规则,并从我们对这些规则
的
置信度中
推断
出可能
的
诊断和它们
的
概率。但是,由于大量不同属性(10^4)和可能
的
类(10^3),此
方法
似乎无法对
大型
数据
集
进行
扩展。因此,我<
浏览 0
提问于2020-02-10
得票数 1
1
回答
AWS Deep Learning AMI实例
上
的
训练模型-被“杀死”并显示警告
amazon-web-services
、
tensorflow
、
keras
、
gpu
我正尝试
在
亚马逊
的
Deep Learning AMI上自己
的
数据
集
上
训练inception ResNetV2模型 请注意,它被杀死了。所以
在
浏览 0
提问于2018-08-13
得票数 0
1
回答
不支持内置算法
的
Sagemaker多模型端点
python
、
amazon-web-services
、
amazon-sagemaker
但是,
在
文档中,他们暗示要构建一个自定义容器,以便使用具有多模型端点功能
的
“任何其他框架或算法”: 若要使用任何其他框架或算法,请使用SageMaker推理工具包构建支持多模型端点
的
容器。理想情况下,我希望将我已经培训过
的
许多(20+)
图像
分类模型部署到单个端点,以节省成本。然而,
在
阅读了“构建您自己
的
容器”指南之后,我仍然不太清楚如何为非自定义算法生成
的
模型构建自定义推理容器。我不清楚是否可以使用这些库对我用内置
图像
分类算法创建<
浏览 4
提问于2021-01-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
Rails中搜索大
数据
集
ruby-on-rails
、
ruby
、
postgresql
、
search
、
bloom-filter
我有一个很大
的
静态标题
数据
集
(大约3.5M),我在其中搜索了很多。现在,存储
在
我
的
PostgreSQL中
的
数据
集
和我正在使用postgres
的
索引和text_pattern_ops
进行
搜索。这很快,但我担心它可能不会扩展,因为我
的
搜索量应该会迅速增加。 我想将我
的
数据
集
作为数组存储在内存中,并使用bloom filtes/aho-粗略搜
浏览 2
提问于2014-02-19
得票数 0
1
回答
如何在
MXNet
和Python2.7中同时对多个
图像
运行一个
图像
分类模型
的
推理
python-2.7
、
mxnet
我使用Python2.7,
MXNet
V1.3.0ML框架在ONNX格式
的
图像
分类模型(V1.2.1,opset 7)
上
运行推理,其中我一次向
推断
器提供一幅
图像
。我需要做什么来异步运行多个镜像
的
推理,同时还要等待它们全部完成? 我正在提取帧作为.jpeg
图像
从视频
在
30帧每秒。举个例子,当我
在
一个长度为20s
的
视频
上
运行这个过程时,它会生成600张.jpeg
图像
。
浏览 7
提问于2019-04-08
得票数 1
回答已采纳
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