Pertanyaan yang diberi tag «computer-vision»

Saya ingin belajar Neural Networks. Saya seorang Ahli Bahasa Komputasi. Saya tahu pendekatan pembelajaran mesin statistik dan dapat kode dalam Python. Saya ingin memulai dengan konsep-konsepnya, dan mengetahui satu atau dua model populer yang mungkin berguna dari perspektif Linguistik Komputasi. Saya melihat-lihat web untuk referensi dan menemukan beberapa buku dan …

43 neural-networks  deep-learning  references  natural-language  computer-vision 

Saya tidak memiliki latar belakang visi komputer, namun ketika saya membaca beberapa pemrosesan gambar dan jaringan saraf terkait artikel dan makalah, saya terus-menerus menghadapi istilah translation invariance,, atau translation invariant. Atau saya banyak membaca bahwa operasi konvolusi menyediakan translation invariance? !! Apa artinya ini? Saya sendiri selalu menerjemahkannya ke diri …

38 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Bisakah kita memberikan gambar dengan ukuran variabel sebagai input ke jaringan saraf convolutional untuk deteksi objek? Jika memungkinkan, bagaimana kita bisa melakukan itu? Tetapi jika kita mencoba memotong gambar, kita akan kehilangan sebagian dari gambar dan jika kita mencoba untuk mengubah ukuran, maka, kejelasan gambar akan hilang. Apakah ini berarti …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Saya membaca tentang pengoptimalan untuk masalah yang salah dalam penglihatan komputer dan menemukan penjelasan di bawah ini tentang pengoptimalan di Wikipedia. Yang tidak saya mengerti adalah, mengapa mereka menyebut optimasi ini " Minimalisasi energi " dalam Visi Komputer? Masalah optimisasi dapat direpresentasikan dengan cara berikut: Diberikan: fungsi dari beberapa set …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

Kehilangan engsel dapat didefinisikan menggunakan dan kehilangan log dapat didefinisikan sebagaimaks ( 0 , 1 - ysayawTxsaya)maks(0,1-ysayawTxsaya)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)log ( 1 + exp( - ysayawTxsaya) )catatan(1+exp⁡(-ysayawTxsaya))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Saya punya pertanyaan berikut: Adakah kerugian kerugian engsel (mis. Peka terhadap outlier seperti yang disebutkan dalam http://www.unc.edu/~yfliu/papers/rsvm.pdf )? Apa perbedaan, kelebihan, kekurangan satu …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Saya mencoba untuk menyelesaikan tugas yang disebut deteksi pejalan kaki dan saya melatih clasifer biner pada dua kategori positif - orang, negatif - latar belakang. Saya punya dataset: jumlah positif = 3752 jumlah negatif = 3800 Saya menggunakan train \ test split 80 \ 20% dan bentuk RandomForestClassifier scikit-pelajari dengan …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Saya memiliki tugas penambangan data di mana saya membuat sistem pengambilan gambar berbasis konten. Saya memiliki 20 gambar dari 5 hewan. Jadi total 100 gambar. Sistem saya mengembalikan 10 gambar yang paling relevan ke gambar input. Sekarang saya perlu mengevaluasi kinerja sistem saya dengan kurva Precision-Recall. Namun, saya tidak mengerti …

12 data-mining  matlab  precision-recall  curves  computer-vision 

Saya ingin menggunakan pembelajaran mendalam untuk melatih deteksi biner wajah / non-wajah, kerugian apa yang harus saya gunakan, saya pikir itu adalah SigmoidCrossEntropyLoss atau Hinge-loss . Apakah itu benar, tetapi saya juga bertanya-tanya apakah saya harus menggunakan softmax tetapi hanya dengan dua kelas?

11 deep-learning  loss-functions  computer-vision  conv-neural-network 

Sebagai contoh, misalkan kita sedang membangun penaksir usia, berdasarkan gambar seseorang. Di bawah ini ada dua orang berjas, tetapi yang pertama jelas lebih muda dari yang kedua. (sumber: tinytux.com ) Ada banyak fitur yang menyiratkan ini, misalnya struktur wajah. Namun fitur yang paling jitu adalah rasio ukuran kepala dengan ukuran …

11 neural-networks  computer-vision 

Saat ini saya sedang mengerjakan perangkat lunak pengenal wajah yang menggunakan jaringan saraf konvolusi untuk mengenali wajah. Berdasarkan bacaan saya, saya telah mengumpulkan bahwa jaringan saraf convolutional telah berbagi bobot, sehingga menghemat waktu selama pelatihan. Tapi, bagaimana cara mengadaptasi backpropagation sehingga dapat digunakan dalam jaringan saraf konvolusi. Dalam backpropagation, seseorang …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

Saya sedang mengerjakan jaringan konvolusi untuk pengenalan gambar, dan saya bertanya-tanya apakah saya dapat memasukkan gambar dengan ukuran yang berbeda (meskipun tidak terlalu berbeda). Pada proyek ini: https://github.com/harvardnlp/im2markup Mereka bilang: and group images of similar sizes to facilitate batching Jadi, bahkan setelah preprocessing, gambar masih berukuran berbeda, yang masuk akal …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

Dalam tugas visi komputer, seperti klasifikasi objek, dengan Convolutional Neural Networks (CNN), jaringan memberikan kinerja yang menarik. Tapi saya tidak yakin bagaimana mengatur parameter di lapisan convolutional. Sebagai contoh, gambar grayscale ( 480x480), lapisan konvolusional pertama dapat menggunakan operator convolutional seperti 11x11x10, di mana angka 10 berarti jumlah operator convolutional. …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision 

Dalam makalah RCNN Lebih Cepat ketika berbicara tentang penahan, apa artinya dengan menggunakan "piramida kotak referensi" dan bagaimana hal ini dilakukan? Apakah ini hanya berarti bahwa pada setiap titik jangkar W * H * k dihasilkan kotak pembatas? Di mana W = lebar, H = tinggi, dan k = jumlah …

10 deep-learning  computer-vision 

Saya memiliki dataset tidak seimbang dalam tugas klasifikasi biner, di mana jumlah positif vs jumlah negatif adalah 0,3% vs 99,7%. Kesenjangan antara positif dan negatif sangat besar. Ketika saya melatih CNN dengan struktur yang digunakan dalam masalah MNIST, hasil pengujian menunjukkan Tingkat Negatif Palsu yang tinggi. Juga, kurva kesalahan latihan …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision