cnn

Вопрос или проблема Я использую этот набор данных для обучения своей модели: https://www.kaggle.com/datasets/sankalpsrivastava26/capital-alphabets-28×28 Я хочу предсказать цифры, строчную и заглавную рукопись, поэтому после изменения формы и нормализации

Вопрос или проблема У меня возникла проблема с несбалансированным набором данных. Набор данных содержит 20% целей и 80% нецелевых. Я ожидаю, что матрица ошибок будет выглядеть так, когда я передам невидимые данные обученной модели.

Вопрос или проблема У меня есть данные в виде изображений и 2 столбца: один содержит значения тангенса, а второй – для указания, являются ли мои значения отрицательными или положительными. У меня есть два выхода: классификация и регрессия.

Вопрос или проблема У меня есть данные в виде изображений и 2 колонок: одна содержит значения тангенсов, а вторая указывает, являются ли мои значения отрицательными или положительными, и у меня есть два вывода: классификация и регрессия.

Вопрос или проблема Я создал модель keras, которая принимает 3 изображения на вход, передает их в отдельные CNN backbone (mobilenet_v2) и объединяет результаты из 3 отдельных потоков. Эти объединенные выходы далее проходят через FCN и дают вероятностные значения для 10 классов.

Вопрос или проблема Я тренировал свою CNN на 200 изображениях на класс для задачи классификации. Эта задача является задачей бинарной классификации. И с количеством тестовых данных (25 на класс) я получаю хорошие значения точности, полноты и прецизионности.

Вопрос или проблема Я обучаю CNN, и я разделил набор данных на 70% для обучения, 20% для валидации и 10% для тестирования. Я хочу использовать этот набор валидации для ранней остановки, чтобы избежать переобучения модели на каждой итерации обучения.

Вопрос или проблема Как следует из названия, я ищу функцию потерь для применения к модифицированному набору данных mnist, который содержит несколько цифр. Мне нужно предсказать все цифры на изображении. Каждое изображение содержит от 1 до 3 цифр, и каждая

Вопрос или проблема Я уже прочитал много статей на эту тему, и Градиентный спуск в свёрточных нейронных сетях от Jefkine кажется самым лучшим. Хотя, как сказал автор, Для простоты мы будем рассматривать случай, когда входное изображение является grayscale, т.

Вопрос или проблема У меня есть данные размерности (25000, 100, 500), т.е. 25000 строк, каждая из которых состоит из двумерной матрицы 100 X 500. В данный момент я применяю только CNN для целей классификации. Есть ли другой способ, с помощью которого

Вопрос или проблема Я обучаю CNN с нуля для тегирования изображений. И мое обучение не движется никуда. Я надеялся, что кто-то сможет помочь мне выявить очевидную ошибку. Я хотел бы получить сеть, которая, учитывая изображение, может выдать 0 или 1, если

Вопрос или проблема Я разрабатываю систему классификации теннисных ударов с использованием CNN. Я предполагаю, что каждый удар состоит из 3 этапов/классов (‘Готовность’, ‘Импакт’, ‘Финиш’). Я хочу обучить модель, которая

Вопрос или проблема Когда я устанавливаю input_shape=None для Xception, использую набор данных (299,299) для обучения и изображение (149,149) при тестировании. Будет ли изображение (149,149) увеличено при вводе в сеть? спасибо!

Вопрос или проблема Известная архитектура LeNet-5 выглядит так: Выход слоя S2 имеет размер: 10x10x6 – в основном это изображение с 6 сверточными операциями, примененными к нему для извлечения признаков. Если бы каждое измерение снова отправили на

Вопрос или проблема Я работал над следующей задачей leetcode: Дана двумерная сетка из ‘1’ (суша) и ‘0’ (вода), посчитайте количество островов. Остров окружен водой и образуется за счет соединения соседних участков суши по горизонтали или вертикали.

Вопрос или проблема Мне нужно извлечь некоторую “ценную” информацию из сканированного документа. Например, номер документа, дата поступления, организации, лица и т.д. Пример документа: Я пытаюсь извлечь выделенный сегмент документа.

Вопрос или проблема Для домашнего задания мне нужно проанализировать набор изображений. Для этого я планирую использовать свёрточную нейронную сеть. Изображения разделены на определенные папки: Тестовый набор с 624 фотографиями dataset/test/normal (234

Вопрос или проблема Я работаю над классификацией изображений, используя CNN. Мой набор данных содержит более 50 классов (50 папок), представляющих типы автомобильных деталей, и в каждой папке у нас есть марки автомобилей. В каждой папке с автомобилем

Вопрос или проблема Я изучаю различные варианты глубоких свёрточных нейронных сетей (CNN). Исходя из моего понимания, ResNet использует пропускные соединения, которые также каким-то образом имеют форму пирамиды или треугольника?

Вопрос или проблема Как выполнить шаблонное matching без OpenCV? У меня есть счет-фактура документов, принадлежащих Amazon, eBay, Flipkart, SnapDeal, и я хочу извлечь меньше информации из счета-фактуры. Поскольку такие поля, как номер заказа, имя клиента