image-classification

Вопрос или проблема Я видел классификационные CNN, которые обучаются на множестве изображений для подмножества меток (т.е. количество изображений >> количество меток), однако, возможно ли использовать CNN, когда количество изображений равно количеству меток?

Вопрос или проблема Почему нам нужно использовать инструмент Labelimg для обнаружения объектов? После маркировки множества тренировочных изображений с помощью инструмента labelimg, который даст файл CSV, как этот CSV файл работает с TensorFlow object detection API и Keras?

Вопрос или проблема Как упоминается в заголовке, какими являются эти 2 метода? Я уже проверил этот вопрос: Patchwise and Full training, (и упомянутую статью), но я не могу действительно понять значение и процесс этих двух методов. В чем разница между ними?

Вопрос или проблема В сверточных нейронных сетях мы делаем свертки трех каналов (красный, зеленый, синий) с фильтром размером $k\times k\times 3$, как на картинке: Каждый фильтр состоит из настраиваемых весов и может научиться обнаруживать примитивные

Вопрос или проблема Я новичок в Keras и сталкиваюсь с некоторыми проблемами, пытаясь правильно изменить форму входных данных изображения. У меня есть изображения $16 x 16$, каждое с тремя слоями, т.е. R, G и B. Данные изображения представлены в виде массива

Вопрос или проблема Предположим, у нас есть обученная модель классификации изображений. Теоретически, возможно ли обновить модель, имея только образец, без повторного обучения? Если нет, существуют ли какие-либо виды активных моделей глубинного обучения

Вопрос или проблема В некоторых опубликованных работах, особенно в области анализа медицинских изображений, вместо того чтобы писать уровень ложноположительных срабатываний в процентах, его указывают на случай, например, FP: 128,52 [/случай]. Что это значит?

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать нейронную сеть для задачи определения возраста. Вот некоторые детали: Набор данных: я использую набор данных “facial age” с Kaggle и набор данных “UTKFace”, всего около 35 тысяч изображений.

Вопрос или проблема Итак, я пытаюсь построить модель для классификатора изображений, используя набор данных oxford flower 102, и сталкиваюсь с проблемами при попытке обучить модель. Ошибка гласит: InvalidArgumentError: Cannot batch tensors with different shapes in component 0.

Вопрос или проблема Я читаю препринт от Linse et al., который предоставляет изображение заранее заданных фильтров краев размером 1x3x3, для которых различные ограничения $\sum_i w_i=0$ и $\sum_i |w_i|=1$. (авторы сообщают, что эти фильтры краев, когда

Вопрос или проблема Является ли приложенный рабочий процесс правильным в случае обучения и тестирования на различных наборах данных? Считается ли приложенный рабочий процесс “трансферным обучением”, так как мои изображения не связаны с изображениями

Вопрос или проблема Статья IMageNEt Image Net. представляет среднюю ROC кривую для 16 классов данных imagenet, посмотрите рисунок 8 в статье. Какова известная функция для вычисления этого ROC графика, так как ROC график предназначен для задачи бинарной классификации.

Вопрос или проблема У меня есть архитектура модели на основе CNN, которая принимает RGB изображение. Сейчас я пытаюсь изменить ее для задачи классификации цвета объекта (10 цветовых классов: белый, черный, желтый и т.д.). Эта архитектура ранее достигала

Вопрос или проблема Выходной файл меток модели yolo v5 выглядит примерно так: 0 0.0917969 0.907639 0.172656 0.170833 0.475255 1 0.387109 0.15 0.127344 0.291667 0.822308 0 0.115625 0.539583 0.195312 0.354167 0.828012 0 0.906641 0.

Вопрос или проблема Мы пытаемся классифицировать поврежденные автомобили от неповрежденных с помощью службы MS Azure Computer Vision. Проблема в том, что модель показывала лучшие результаты, когда она была обучена на меньшем количестве данных по сравнению

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать модель, используя resnet50, для классификации изображений КТ как covid или нет. Однако при использовании model.predict с заданным изображением она выдает точно одинаковое значение для всех изображений, а именно: array([[1.

Вопрос или проблема Я строю классификационную модель для предсказания изображений по 3 классам. Данные сбалансированы, с 10,5k изображениями для обучения (по 3,5k для каждого класса), 3k изображениями для валидации (по 1k для каждого класса).

Вопрос или проблема У меня есть множество изображений, и мне необходимо распознать на них некоторые объекты: Проанализировать тип транспортного средства (легковой автомобиль, грузовик, цистерна), марку, модель, цвет. Проверить, есть ли люди на изображении.

Вопрос или проблема Я пробовал использовать несколько предобученных моделей (MobileNet) для мультиклассовых предсказаний. У нас 42 класса, и распределение изображений равномерное по всем 42 классам. Вот мой код: base_model=MobileNet(weights="imagenet",include_top=False,input_shape

Вопрос или проблема У меня всего 30 000 изображений. Они распределены по 32 классам. Я хочу сохранить эти изображения из Google Colab на свой диск с именами папок в качестве названий их меток. Это возможно сделать с помощью кода на Python?