image-classification

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать многоклассовый классификатор изображений, но он возвращает только 0 или 1. Почему он не возвращает “Камень”, “Бумага”, “Ножницы”? И почему только 0 и 1, но не 2?

Вопрос или проблема Я обучал модель для классификации различных изображений по разным меткам, вначале 2, и если бы это хорошо работало, я добавил бы больше меток для обучения. Я получил хорошие результаты по точности и прецизионности в ходе обучения

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 работаю над проектом, который требует определить, доступна ли страница, представляющая загруженный файл на сторонней платформе (такой как rapidgator или nitroflare), или нет. Например, вот файл, который все еще доступен.

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 Мой главный вопрос касается аугментации. если я применяю аугментацию, я считаю, что это всегда лучше, чем меньше данных но в моем случае точность валидации снижается обучение: 7000 изображений, валидация: 3000 изображений: точность валидации: 0.

Вопрос или проблема Когда я запускаю свой код с 5 эпохами, выполнение зависает на первой эпохе и продолжается бесконечно. Я пробовал применить различные параметры, но не смог решить проблему. Вот мой код… import tensorflow as tf import numpy as

Вопрос или проблема Я умею классифицировать изображения с помощью CNN, но у меня есть проблема: у меня есть несколько типов отсканированных документов в PDF-файле на разных страницах. Некоторые типы отсканированных документов присутствуют на нескольких страницах внутри PDF.

Вопрос или проблема Мне интересно, сможет ли сработать подход, о котором я думаю. Я хочу использовать обучение словарю для классификации изображений. Первый шаг — это изучить словарь на наборе схожих, но разных изображений, чтобы иметь возможность извлекать фон из изображения.

Вопрос или проблема Имея изображение плана этажа, существует ли известный алгоритм, который я могу использовать для определения размеров всех квартир? (например, это означает, что на приложенной картинке я должен понять, что есть 4 квартиры, и считать

Вопрос или проблема Я довольно нов в области глубокого обучения и действительно надеюсь, что вы сможете мне помочь. Я хочу написать программу на Python, которая позволит мне выбрать область на эталонном изображении. Этот подизображение переменного размера

Вопрос или проблема Например, на картинке изображено лицо человека. На первый взгляд, всё в порядке. С помощью современных нейронных сетей, которые определяют подделки, с какой вероятностью мы можем предсказать, действительно ли эта картинка реальна или нет?

Вопрос или проблема Я новичок в глубокем обучении, но мне удалось успешно использовать RasterVision для предсказания границ зданий на наборе аэрофотографий. Этот набор аэрофотографий относится к провинции Новой Зеландии. Теперь, когда у меня есть модель

Вопрос или проблема В общем, для обучения модели машинного обучения размер обучающей выборки должен быть больше количества предикторов. Для нейронной сети или даже модели глубокого обучения количество параметров обычно составляет десятки тысяч или даже миллионы.

Вопрос или проблема Для той же задачи бинарной классификации изображений, если на последнем слое я использую 1 узел с Sigmoid активацией и binary_crossentropy функцией потерь, процесс обучения проходит довольно гладко (92% точности после 3 эпох на валидационных данных).

Вопрос или проблема У меня есть четкие изображения карт и размытые изображения карт. Моя задача — сделать фотографию, когда изображение не размыто, как вы можете видеть из описания, мне нужно, чтобы этот код работал в реальном времени на устройстве Android.

Вопрос или проблема Вопрос в заголовке. У каждого изображения есть три формы, которые могут быть либо треугольниками, либо квадратами. Я хочу вернуть 1, если все формы – треугольники, и 0 в противном случае. Как вы думаете, что будет лучше для этой

Вопрос или проблема Я пытаюсь распознать каракули на шумных изображениях, как на приведенном ниже. Мой набор данных состоит всего из 10 000 изображений и 30 категорий. Я реализовал сверточную нейронную сеть (CNN), но она дает только 6% точности.

Вопрос или проблема Я работаю над задачей, связанной с изображениями, в рамках которой мы мониторим развитие пятна в определенном регионе изображения. Мы успешно классифицируем, присутствует ли пятно (NOK) или отсутствует (OK), если изначально в этом