Tensorflow图像太小，无法正确显示结果
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它支持各种任务，包括图像分类、目标检测、语音识别等。
对于图像太小无法正确显示结果的问题，可能有以下几个原因和解决方法：
- 图像尺寸问题：如果图像太小，可能无法提供足够的信息用于正确显示结果。可以尝试使用更大尺寸的图像进行训练和测试，或者使用图像增强技术来增加图像的大小和质量。
- 模型复杂度问题：如果模型过于复杂，可能会导致对输入图像的要求更高，从而使得小尺寸的图像无法正确显示结果。可以尝试简化模型结构，减少模型的参数量，或者使用更适合小尺寸图像的模型架构。
- 数据集问题：如果训练数据集中只包含小尺寸的图像，模型可能无法很好地泛化到其他尺寸的图像上。可以尝试使用更多尺寸的图像进行训练，或者使用数据增强技术来生成不同尺寸的图像样本。
- 图像预处理问题：在输入图像到模型之前，可能需要进行一些预处理操作，如图像缩放、归一化等。如果预处理操作不正确，可能会导致图像无法正确显示结果。可以检查图像预处理的代码，确保预处理操作正确。
腾讯云提供了一系列与机器学习和图像处理相关的产品和服务，可以帮助解决图像处理问题。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了基于TensorFlow的机器学习平台，可以方便地构建、训练和部署机器学习模型。
- 腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了一系列图像处理的API和工具，包括图像识别、图像分割、图像增强等功能，可以帮助解决图像处理问题。
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方法和推荐产品需要根据具体情况进行选择和调整。
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ps：阿里云、华为企业云提供了元数据文件直接导入IDP即可，但腾讯云未提供，如何确认IDP的配置正确？
浏览 382提问于2019-02-22
2回答
我有兴趣了解数据增强(旋转在不同角度，翻转图像)的重要性，同时为机器学习问题提供数据集。
是否真的需要？或者CNN使用的网络也会处理这个问题，不管数据的转换有多大的不同？
因此，我用两个类进行了分类，得出了一些结果。
箭头形状
圆形
其思想是只训练一个方向的形状(我选择了指向右的箭头)，并检查不同方向的模型(我选择了指向向下的箭头)，这在训练阶段根本没有给出。
培训中使用的一些样本
测试中使用的一些样本
这是我用来创建tensorflow模型的整个数据集。
我想知道我得到的结果，
(i)除了几支向下箭头外，所有其他箭都被正确地预测为箭头。这是否意味着
浏览 2提问于2017-06-22得票数 5
1回答
我使用的是谷歌云机器学习。我想要识别不同的图像。现在我已经用不同类型的图像训练了我的模型(使用tensorflow的初始模型)，并且我已经用结果在Google机器学习中创建了一个版本。
我如何预测一个新的图像？你有什么办法帮我吗？
非常感谢！
浏览 2提问于2016-11-28得票数 0
我目前正在大学做一个项目，在那里我们使用python + tensorflow和keras来训练图像对象检测器，以检测拟南芥根系统的不同部分。
我们目前的结果非常糟糕，因为我们目前只有大约100幅图像来训练模型，但是我们目前正在努力培养更多的植物，以便获得更多的图像(更多的数据)来训练tensorflow模型。
我们实现了以下Mask_RCNN模型：，我们希望检测三个对象类别:茎、主根和次级根。但该模型在二次根的位置检测不正确。它应该能够检测到这样的东西：
培训我们现在正在使用的根数据集：
用于训练神经网络精确结果的通常样本大小是多少？
浏览 0提问于2018-09-27得票数 1
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1回答
我是机器学习的新手，我正在尝试建立一个对象检测神经网络。 我有3000张图片，但只有150张贴上了标签。我的图像由web ui页面组成，我在这些页面上标记按钮和徽标。 目前，我已经尝试使用faster_rcnn_inception_resnet_v2_coco模型来训练它，但结果不是很好。这些特性已经找到了，但并不完美。 ? 有没有改进结果的方法？也许和另一个模特一起？ 如果我使用自动编码器对所有3000张图像进行无监督训练，然后使用转移学习到具有标记数据的深度学习模型中，我会得到更好的结果吗？如果是这样，我如何使用python和tensorflow来实现它？ 谢谢
浏览 35提问于2019-09-25得票数 0
1.小程序.云开发是否可以做出一套pc端管理系统来获取小程序数据访问量等信息？
2.小程序.云开发官方提供的数据库和云存储空间是否可以扩展？
3.小程序.云开发上传的图片可以上传到非腾讯云服务器吗
浏览 334提问于2018-10-10
2回答
我有50,000幅图片的样本，其中一些图片如下：
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$\qquad$
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与这些图像相关联的是具有最大像素大小的数字的标签。我的目标是建立一个机器学习模型，根据像素大小预测图像中最大的数字。
为此，我在下一个模型上使用了迁移学习，但只获得了60%的准确率。
考虑到这实现使用传输学习来训练模型来预测MNIST数字，我现在想要裁剪每个训练图像，只保留最大的数字，然后使用连系实现来训练模型。
所以，我的问题是，我如何裁剪训练图像，以保留每幅最大尺寸的图像中的数字。
浏览 0提问于2018-03-17得票数 1
我试图在我设计和训练的ResNet模型上运行推断，到笔记本的链接可以在here上找到。对模型进行训练的图像的维度为(32，32，3)。训练结束后，我将模型保存为SavedModel格式，以便可以在我的机器上运行推理。我使用的代码是 import tensorflow as tf
import cv2 as cv
from resize import resize_to_fit
image = cv.imread('extracted_letter_images/001.png')
image_resized = resize_to_fit(image, 32, 32)
mo
浏览 13提问于2021-04-07得票数 0
我刚刚开始学习机器学习，正在使用Tensorflow 1.14。我刚刚使用内置的tensorflow.keras.datasets.mnist数据集使用tensorflow.keras创建了我的第一个模型。以下是我的模型的代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
class Stopper(keras.callbacks.Callback):
浏览 19提问于2019-07-11得票数 0
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根据，我使用云机器学习引擎训练了一个对象检测器，现在我想使用云机器学习引擎进行预测。
这些指令包括将Tensorflow图导出为output_inference_graph.pb的代码，但不包括如何将protobuf格式(pb)转换为gcloud预测所需的SavedModel格式。
我回顾了关于如何转换“Tensorflow for Poets”图像分类模型和如何转换“Tensorflow For Poets 2”图像分类模型的，但是对于博客文章中描述的对象检测器图(pb)，两者都不起作用。
如何转换该物体探测器图(pb)，以便它可以使用或gcloud引擎预测，请？
浏览 2提问于2017-06-19得票数 5
回答已采纳
3回答
119.28.222.239 公网IP
用SCP登陆时显示
服务器拒绝了SFTP连接，但它监听FTP连接。
标题：Windows 机器通过 WinSCP 上传文件 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2131
浏览 1014提问于2018-02-11
我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN )，具有相同的配置，TensorFlow和模型版本，以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。
在本地机器(1080TI上的tensorflow-gpu)上，我使用了object_object/Train.py，而在云上，我使用了调用object_detection.train模块的google ml-engine作业。两者使用相同的学习率。
云运行使用了5个工作进程，而本地运行只有1个GPU。它们都被设置为批处理大小为1。
为什么本地训练的模型的准确性要低得多？本地训练的模型往往比云训练的
浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
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1回答
我想知道，在联合机器学习中，当我们训练本地模型并打算更新云模型时，我们使用什么协议来传输这些权重？另外，当我们使用tensorflow联合机器学习时，我们如何传递权重(使用哪个库和协议)？
致以亲切的问候，
浏览 5提问于2022-06-14得票数 0
我想使用谷歌在python上编写的App应用程序中的机器学习功能。
这个应用程序应该在每次使用之前重新训练TensorFlow模型，因为它具有调查性质(使用Kohonen的SOM进行数据聚类)。
我有以下问题：
一个基于App的应用程序可以命令机器学习的东西训练一些模型与一些输入数据？一个基于App的应用程序能向ML发送一些输入向量并得到结果(这个向量属于什么集群)吗？如果一切皆有可能，怎么做呢？
如果没有任何可能的话，我还可以使用其他架构来使基于App的应用程序使用TensorFlow吗？
我谈论这件事：
浏览 5提问于2016-10-26得票数 6
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3回答
我使用numpy数组来处理深度学习图像。但是随着数据越来越大，我甚至在使用数据增强等技术训练模型之前就面临着RAM的问题。
有人能建议我如何处理大数据吗？30 my的数据在我的系统，其中有16 my的内存。
在预处理和培训过程中，我担心RAM，而我用GPU进行批量处理。
浏览 0提问于2018-02-10得票数 1
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 287提问于2022-03-08
请描述您的问题
标题：无法登录云服务器 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/10339
浏览 382提问于2018-02-27
2回答
我正在学习使用Keras的密集层的最简单的神经网络。我正在尝试在一个相对较小的数据集上实现人脸识别(总共大约250张图像，每个类50张图像)。
我已经从谷歌图片中下载了图片，并将它们调整为100 * 100个png文件。然后，我将这些文件读取到一个numpy数组中，并创建了一个热标签数组来训练我的模型。
下面是我处理训练数据的代码：
X, Y = [], []
feature_map = {
'Alia Bhatt': 0,
'Dipika Padukon': 1,
'Shahrukh khan': 2,
'
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
我的工作是机器学习，我想使用谷歌云ml服务。
此时，我已经使用Tensorflow ()的retrain.py代码训练了我的模型，并且我已经将结果导出到了cloudml (导出和export.meta文件)。但是，当我尝试使用命令()预测新数据时：
gcloud beta ml predict
它总是返回相同的结果(我想预测不同的数据)。这怎么可能呢？
我的数据是以文本格式从jpeg解码的图像：
echo "{\"image_bytes\": {\"b64\": \"`base64 image.jpg`\"}}" > ins
浏览 0提问于2016-12-02得票数 2
1回答
创建图像分类模型
、、、
我正在开发一个数据集来分类面部表情。数据集有7个类，训练图像28000和测试图像7000。我创造了两个模型
模型1：这个模型有11个层。最初的模型工作良好，但现在精度增长非常缓慢后，60%，有时下垂。模型1链接
然后，我认为由于数据集太大，我的模型是过拟合的，我在每个类中随机删除图像，将训练集图像减少到15000，测试集图像减少到3900。创造了另一个模型。
Model 2:这个模型有9个层。前40个时代的图表很好，但在那之后，当我恢复训练时，它似乎太合适了。
前40年代
📷
📷
我想这似乎很好
恢复训练后
📷
📷
我也尝试过更少层的模型，无法弄清楚为什么我的精度被困在和模型没有改进的数据集链
浏览 0提问于2020-09-23得票数 0
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