Pertanyaan yang diberi tag «computer-vision»

Bagaimana cara menghitung peta (rata-rata Presisi Rata-Rata) untuk tugas deteksi untuk papan peringkat Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Di sana dikatakan - di halaman 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Rata-Rata Presisi (AP). Untuk tantangan VOC2007, presisi rata-rata yang diinterpolasi (Salton dan Mcgill 1986) digunakan untuk mengevaluasi klasifikasi dan deteksi. Untuk tugas dan kelas yang …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

Makalah yang masuk lebih dalam dengan konvolusi menjelaskan GoogleNet yang berisi modul-modul awal: Perubahan ke awal v2 adalah bahwa mereka mengganti konvolusi 5x5 oleh dua konvolusi 3x3 berturut-turut dan pooling diterapkan: Apa perbedaan antara Inception v2 dan Inception v3?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Untuk deteksi, cara umum untuk menentukan apakah satu proposal objek benar adalah Persimpangan atas Union (IoU, IU). Ini mengambil himpunan dari objek piksel yang diusulkan dan set piksel objek benar dan menghitung:BSEBUAHSEBUAHABBB sayao U( A , B ) = A ∩ BA ∪ BsayaHaiU(SEBUAH,B)=SEBUAH∩BSEBUAH∪BIoU(A, B) = \frac{A \cap B}{A \cup …

17 computer-vision 

Jika kita melihat 90-99% dari makalah yang diterbitkan menggunakan CNN (ConvNet). Sebagian besar dari mereka menggunakan ukuran filter angka ganjil : {1, 3, 5, 7} untuk yang paling banyak digunakan. Situasi ini dapat menyebabkan beberapa masalah: Dengan ukuran filter ini, biasanya operasi konvolusi tidak sempurna dengan padding 2 (padding umum) …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Saya membuat prototipe aplikasi dan saya membutuhkan model bahasa untuk menghitung kebingungan pada beberapa kalimat yang dihasilkan. Apakah ada model bahasa terlatih dalam python yang bisa saya gunakan? Sesuatu yang sederhana seperti model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Dua operasi konvolusi ini sangat umum dalam pembelajaran mendalam saat ini. Saya membaca tentang pelebaran lapisan konvolusional dalam tulisan ini: WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO dan De-convolution ada dalam makalah ini: Jaringan Sepenuhnya Konvolusional untuk Segmentasi Semantik Keduanya tampaknya mengambil sampel gambar tetapi apa bedanya?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Saya mencoba menerapkan algoritma di mana diberikan gambar dengan beberapa objek pada tabel bidang, yang diinginkan adalah output dari masker segmentasi untuk setiap objek. Tidak seperti di CNN, tujuannya di sini adalah untuk mendeteksi objek di lingkungan yang tidak dikenal. Apa pendekatan terbaik untuk masalah ini? Juga, apakah ada contoh …

10 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

Saya ingin memeriksa file JPG jika mereka dimanipulasi untuk mengubah konten. Apa yang saya anggap TIDAK photoshopped: Tanam Berputar (Penskalaan) Resolusi gambar Perubahan otomatis yang mungkin dilakukan smartphone Apa yang saya anggap photoshopping: Menambahkan gambar baru di atas bagian gambar lama Mengubah teks bagian gambar Bagaimana ini bisa diperiksa secara …

10 computer-vision 

Dalam makalah yang sangat dikutip ini , penulis memberikan diskusi berikut tentang jumlah parameter berat. Saya tidak begitu jelas mengapa ia memiliki parameter . Saya pikir itu harus 49 C karena masing-masing saluran input C berbagi filter yang sama, yang memiliki 49 parameter.49C249C249C^249C49C49CCCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

Apakah ada makalah yang diterbitkan yang menunjukkan perbedaan metode regularisasi untuk jaringan saraf, lebih disukai pada domain yang berbeda (atau setidaknya set data yang berbeda)? Saya bertanya karena saat ini saya merasa bahwa kebanyakan orang tampaknya hanya menggunakan dropout untuk regularisasi dalam visi komputer. Saya ingin memeriksa apakah akan ada …

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout 

Saya ingin mengekstrak parameter dari gambar menggunakan jaringan saraf. Contoh: Diberi gambar dinding bata, NN harus mengekstraksi lebar dan tinggi bata, warna dan kekasarannya. Saya dapat menghasilkan gambar untuk parameter yang diberikan untuk melatih NN dan ingin menggunakannya untuk mengekstrak parameter dari gambar yang sebenarnya. Saya telah melihat CNN. Bisakah …

8 neural-network  deep-learning  computer-vision 

Saya menggunakan deskriptor HOG, ditambah dengan classifier SVM, untuk mengenali manusia dalam gambar. Saya menggunakan pembungkus Python untuk OpenCV. Saya telah menggunakan tutorial yang sangat baik di pymagesearch , yang menjelaskan apa yang dilakukan algoritma dan memberikan petunjuk tentang cara mengatur parameter metode detectMultiScale . Secara khusus, saya lakukan # …

8 python  computer-vision  object-recognition