image-classification

Вопрос или проблема Суть: Обучение модели с использованием недо/пересемплирования в процессе обучения приведет к неправильному распределению и негативно скажется на точности? Предположим, вы хотите обучить классификатор для различения класса A и класса B.

Вопрос или проблема У меня есть архитектура CNN, которая хорошо работает с изображениями 32x32x3. Могу ли я использовать ту же архитектуру для набора данных, состоящего из изображений 28x28x1? (Оба набора данных имеют 10 классов).

Вопрос или проблема Я начинающий самоучка в области машинного обучения, и в настоящее время я занимаюсь задачей бинарной классификации. Я создал бинарный классификатор на базе простой нейронной сети и провел несколько экспериментов с уровнем ошибок и

Вопрос или проблема Я хочу создать две параллельные модели для семантической сегментации изображений в Keras. input1 = Input(shape=(480,480,3)) input2 = Input(shape=(480,480,1)) c1_1 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu', padding='same')(input1)

Вопрос или проблема У меня есть большое количество изображений, которые мне нужно классифицировать для обучения алгоритма кластеризации, и я хотел бы сделать это офлайн (данные являются собственностью). По сути, я хотел бы создать настольный инструмент

Вопрос или проблема Я работал с набором данных ультразвуковых изображений рака груди, содержащим 432 доброкачественных случаев, 210 злокачественных случаев и 133 нормальных случаев. Сначала я использовал предобученную модель ResNet-50, которая дала следующие

Вопрос или проблема Прежде всего, я очень нов в машинном обучении иData science, поэтому мне очень жаль, если мой вопрос совершенно глупый. Я проходил стажировку в области машинного зрения, и люди в моем офисе хотят, чтобы я реализовал модель глубокого

Вопрос или проблема Я имею около 43 различных категорий изображений дорожных знаков. Если я использую небольшие данные из 3 категорий, максимальная точность, которую я получаю, составляет около 65%, и я пробовал много различных значений слоев, а также

Вопрос или проблема CIFAR 10 против CIFAR 100 — это самый популярный эталонный набор данных для оценки производительности вне распределения (OOD). Google в своем посте 2022 года “по направлению к надежности в глубоких обучениях”

Вопрос или проблема Я обучил модель классификации изображений ML.NET с помощью этого проекта на GitHub https://github.com/quocthang0507/ImageClassificationWebAppWithML.NET Она использует ML.NET TensorFlow и выбранную предобученную модель для классификации изображений.

Вопрос или проблема Я обучил модель классификации изображений ML.NET с помощью этого проекта на GitHub https://github.com/quocthang0507/ImageClassificationWebAppWithML.NET Она использует ML.NET TensorFlow и выбранную предобученную модель классификации изображений.

Вопрос или проблема Я работаю над моделью U-Net с двумя выходами: сегментация и классификация. Мой набор данных имеет 110 классов объектов в формате coco, и я использую TensorFlow/Keras для обучения модели. Сегментационная часть модели выдает классификации

Вопрос или проблема 1 показать вниз избранное Например, я пытаюсь найти схожесть между двумя изображениями, используя skimage – SSIM. Код будет выглядеть следующим образом from skimage.measure import compare_ssim as ssim from skimage import io from skimage.

Вопрос или проблема Я нуждаюсь в помощи. У меня есть набор данных из 450 тысяч карт MTG, отсортированных по набору, языку и названию. Какой будет лучший подход и какие инструменты мне следует использовать для обучения модели, которая может распознавать

Вопрос или проблема Я использую модель InceptionV3 для тренировки. Вот ссылка на код (https://github.com/maxmelnick/tensorflow/blob/no_random/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py) Изначально у меня есть набор данных небольшого размера.

Вопрос или проблема Я натренировал модель VGG16 (из tensorflow.keras.applications) на 15 категориях изображений в течение 100 эпох. После обучения я сохранил модель в файл с именем ‘best_model.h5’, но, к сожалению, забыл включить код в свой

Вопрос или проблема Вот описание использования данных для ILSVRC 2016 от ImageNet. Я интерпретировал это с помощью таблицы следующим образом, Данные Изображение Метка Изменено Время_выпуска -----------------------------------------------------------------

Вопрос или проблема При классификации изображений с использованием Keras я могу достичь точности валидации около 90-95%, однако я пытаюсь улучшить результат с помощью аугментации, поэтому перешел от image_dataset_from_directory к flow_from_directory

Вопрос или проблема Я хотел бы обучить однопurpose модель для классификации изображений грузовиков/транспортных средств на 2 категории: грузовик с закрытым грузовым отсеком всё остальное, например, грузовик с незакрытым грузом Груз закрыт Груз не закрыт

Вопрос или проблема Кто-нибудь добивался успеха в построении моделей с использованием KMeans для классификации? У меня есть изображения, которые имеют только один слой, и это продолжает не удаваться. Я предполагаю, что проблема связана как с размером