image-preprocessing

Вопрос или проблема Я погружен в тонкости работы с 2D моделируемыми полями (изображениями), представляющими влажность почвы в регионах, где, к сожалению, отсутствуют прямые наблюдения. Однако есть и положительная сторона — у меня есть данные наблюдений

Вопрос или проблема Я работаю над GAN. Основываясь на различных статьях, я использую функцию активации Tanh на последнем слое генератора, которая производит выходные данные в диапазоне [-1,1]. Чтобы это было согласованно, я использую нормализацию изображения с помощью cv2: cv2.

Вопрос или проблема Я уже какое-то время ломаю голову. У меня есть отсканированный PDF-документ с текстом и логотипом на заднем фоне, как на изображении ниже. Я хочу сделать оптическое распознавание текста (OCR), но это становится очень сложным из-за логотипа.

Вопрос или проблема У меня есть система камер с некоторой специальной оптикой, которая искажает угол обзора камеры в зависимости от двух переменных, $\theta_1$ и $\theta_2$. При заданной конкретной конфигурации этих двух переменных каждый пиксель на моей

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 В настоящее время я пытаюсь реализовать статью по обнаружению падений (https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9186597). Для этого требуется алгоритм вычитания фона, называемый Mask R-CNN. Существуют ли текущие реализации этого

Вопрос или проблема Мне нужно определить вращение кабеля (градус) вокруг оси X с высокой точностью [0.2 (или более) градуса]. Подробное описание: У меня есть кабель, который установлен в своем исходном состоянии. Система повернула кабель вокруг оси X.

Вопрос или проблема Я новичок в глубоком обучении в области обработки изображений. Вот фрагмент кода, который я использую для генераторов данных для обучения и тестирования classes = ['глиома', 'менингиома', 'аденома', 'нетопухоли'] train_dirs = [ 'Data/Training/glioma'

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 У меня есть две серии медицинских изображений, каждая из которых получена из разных методов визуализации. Согласно этому, я сегментировал область интереса (объект, который появляется в обеих модальностях) с помощью U-net в этих двух