Preguntas etiquetadas con image-classification

Me gustaría usar una red neuronal para la clasificación de imágenes. Comenzaré con CaffeNet pre-entrenado y lo entrenaré para mi aplicación. ¿Cómo debo preparar las imágenes de entrada? En este caso, todas las imágenes son del mismo objeto pero con variaciones (piense: control de calidad). Están en escalas / resoluciones …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

En el procesamiento de imágenes médicas, la mayoría de los trabajos publicados intentan reducir la tasa de falsos positivos (FPR), mientras que en realidad los falsos negativos son más peligrosos que los falsos positivos. ¿Cuál es la razón detrás de esto?

20 image-classification  image-recognition 

El documento Profundizando en convoluciones describe GoogleNet que contiene los módulos de inicio originales: El cambio al inicio v2 fue que reemplazaron las convoluciones 5x5 por dos convoluciones sucesivas 3x3 y la agrupación aplicada: ¿Cuál es la diferencia entre Inception v2 e Inception v3?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Si miro una de las muchas fuentes para las clases de Imagenet en Internet, no puedo encontrar una sola clase relacionada con los seres humanos (y no, el hombre de la cosecha no es alguien que cosecha, pero es lo que yo conocía como papá de piernas largas, una especie …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 

Quiero entrenar a una CNN para el reconocimiento de imágenes. Las imágenes para entrenamiento no tienen un tamaño fijo. Quiero que el tamaño de entrada para el CNN sea 50x100 (alto x ancho), por ejemplo. Cuando cambio el tamaño de algunas imágenes de tamaño pequeño (por ejemplo, 32x32) al tamaño …

14 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

Actualmente estoy tratando de entender la arquitectura de una CNN. Entiendo la convolución, la capa ReLU, la capa de agrupación y la capa totalmente conectada. Sin embargo, todavía estoy confundido acerca de los pesos. En una red neuronal normal, cada neurona tiene su propio peso. En la capa completamente conectada, …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  image-classification  cnn 

La mayoría de los modelos avanzados de aprendizaje profundo como VGG, ResNet, etc. requieren imágenes cuadradas como entrada, generalmente con un tamaño de píxel de .224x224224x224224x224 ¿Hay alguna razón por la cual la entrada tiene que tener la misma forma, o puedo construir un modelo de convnet con, digamos, también …

12 deep-learning  image-classification  image-recognition 

Estoy comenzando un proyecto donde la tarea es identificar los tipos de zapatillas a partir de imágenes. Actualmente estoy leyendo las implementaciones de TensorFlow y Torch . Mi pregunta es: ¿cuántas imágenes por clase se requieren para alcanzar un rendimiento de clasificación razonable?

12 machine-learning  neural-network  image-classification  convnet  image-recognition 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …

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Tuve una discusión interesante sobre la base de un proyecto en el que estábamos trabajando: ¿por qué usar un sistema de inspección visual CNN sobre un algoritmo de coincidencia de plantillas? Antecedentes: había mostrado una demostración de un sistema simple de visión CNN (cámara web + computadora portátil) que detectaba …

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Entrené una red convolucional para clasificar las imágenes de un componente mecánico como buenas o defectuosas. Aunque la precisión de la prueba fue alta, me di cuenta de que el modelo funcionó mal en imágenes que tenían una iluminación ligeramente diferente. Las características que estoy tratando de detectar son sutiles, …

8 machine-learning  classification  deep-learning  image-classification 

La clasificación de imágenes es la tarea de asignar una de las etiquetas previamente conocidas a una imagen dada. Por ejemplo, sabe que se le darán un par de fotos y cada imagen tiene exactamente una de . El algoritmo debe decir lo que muestra la foto.nnn{cat,dog,car,stone}{cat,dog,car,stone}\{cat, dog, car, stone\} …

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