cnn

Вопрос или проблема Необходимо ли предварительно обрабатывать изображения так же, как это было сделано во время обучения предобученных моделей в нашей дообученной модели для использования её в другой задаче классификации? Допустим, у меня есть предобученная

Вопрос или проблема Я работаю над предсказательной моделью производства солнечной энергии на основе последовательностей изображений, захваченных с интервалом в 10 минут. Один пример, который моя модель получает на вход, состоит из последовательности изображений.

Вопрос или проблема Я хочу создать модель CNN и использую аугментацию данных. Я хочу узнать количество аугментированных изображений в Keras. Как определить количество тренировочных изображений в Keras после аугментации данных?

Вопрос или проблема Я пытаюсь воспроизвести исследование с использованием грейскейл-изображений вместо цветных изображений. Я обнаружил, что существуют предварительно обученные сети, такие как VGG16, с ImageNet. Но этот набор данных содержит цветные изображения

Вопрос или проблема Я хочу разделить числа, например 7638, на разные изображения, которые могут быть предсказаны индивидуально с использованием CNN. Ищя контуры, как я могу разделить каждый контур на отдельное изображение в Python.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, и я хотел бы обучить сверточные нейронные сети (CNN) на подмножествах разного размера этого набора данных. У меня уже есть CNN, который очень хорошо классифицирует, если я использую весь набор данных.

Вопрос или проблема В GoogLeNet (по этой ссылке) есть обозначение ‘v’ на рисунке 3, как ‘1X1+1(v)’. Я не знаю, что означает ‘v’. Кроме того, я понял ‘s’ как шаг. Но я не знаю, почему в ‘

Вопрос или проблема У меня есть случай использования, в котором мне нужно получить координаты каждого блочного элемента на странице (будь то параграф, изображение, таблица), где я обучаю модель, чтобы понять, как они располагаются на данной странице

Вопрос или проблема Я пытаюсь адаптировать модель предсказания кадров из примеров keras для работы с набором 1-D датчиков. У меня есть данные с носимых датчиков Android, и я разрабатываю алгоритм, который, надеюсь, сможет предсказать, какие будут будущие

Вопрос или проблема Я работаю над проектами глубокого обучения для текущего проекта, над которым я сейчас работаю, и это в основном задача классификации временных рядов. Дано множество временных рядов данных, мне нужно классифицировать клиентов как честных или нечестных.

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать детектор распознавания лиц с использованием тройной потери, за которой следует алгоритм kNN. У меня есть около 10000 изображений на входе с 3 разными классами, размер входа 80×80. Структура модели использует

Вопрос или проблема Я использую Medical Transformer (https://github.com/jeya-maria-jose/Medical-Transformer) для сегментации ран, но хотел бы адаптировать его для сегментации трех различных классов: раны, дополнительный маркер и фон.

Вопрос или проблема Я пытаюсь выполнить семантическую сегментацию изображений с помощью TensorFlow. Чтобы просто заставить что-то работать, я беру одно учебное изображение, тренирую сеть на этом изображении некоторое время, а затем “

Вопрос или проблема Я работаю над моделью CNN для прогнозирования финансовых временных рядов. Несмотря на сбалансированные данные и несколько настроек, моя модель продолжает предсказывать только один класс на протяжении обучения, независимо от того, какие изменения я вношу.

Вопрос или проблема Я строю CNN с использованием Keras для задачи классификации. Я начал с простой модели в качестве отправной точки, и как это обычно бывает со всеми задачами машинного обучения, особенно если набор данных не очень большой, я столкнулся

Вопрос или проблема Я пытаюсь реализовать VGG11 (Модель A из Таблицы 1 из этой статьи) на наборе данных MINST, но я получаю примерно 10% точности на обучении и тестировании (это так же плохо, как случайное угадывание). Мне пришлось изменить размеры данных MINST с 28×

Вопрос или проблема Я занимаюсь бинарным классификатором изображений. Я использую сверточную нейронную сеть (CNN), чтобы предсказать, является ли изображение положительным или отрицательным. Проблема в том, что положительный класс составляет только 2%

Вопрос или проблема Почему-то я не могу найти встроенные решения (неужели?) в keras и tensorflow, в то время как на сайте https://keras.io/api/applications/ они предоставляют время (мс) на каждый шаг вывода (ЦП), но по какой-то причине не описали, как

Вопрос или проблема У меня проблема с моими пользовательскими функциями потерь и метрик. Моя цель – обучить модель CNN на изображениях с тангенсом угла ориентации объекта на моем изображении, и у меня есть столбец, который указывает, является ли

Вопрос или проблема Кто-нибудь может мне помочь, моя модель переобучается или недообучается? Я хочу убедиться, что модель хорошо подготовлена, прежде чем начинать развертывание Также я использую категориальную кросс-энтропию в качестве функции потерь