«computer-vision» etiketlenmiş sorular

Pascal VOC skor tabloları için algılama görevi için mAP (ortalama Ortalama Hassasiyet) nasıl hesaplanır? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Söyledi - sayfa 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Ortalama Hassasiyet (AP). VOC2007 zorluğu için, hem sınıflandırma hem de saptamayı değerlendirmek için enterpolasyonlu ortalama hassasiyet (Salton ve Mcgill 1986) kullanıldı. Belirli bir görev ve sınıf için, kesinlik / …

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

Kıvrımlarla daha derine inen makalede orijinal başlangıç ​​modüllerini içeren GoogleNet açıklanmaktadır: Başlangıç ​​v2'deki değişiklik, 5x5 kıvrımlarını iki ardışık 3x3 kıvrımla değiştirmeleri ve havuz oluşturmasıydı: Inception v2 ve Inception v3 arasındaki fark nedir?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Tespit için, bir nesne teklifinin doğru olup olmadığını belirlemenin yaygın bir yolu Birlik Üzerinde Kesişimdir (IoU, IU). Bu , önerilen nesne piksellerinin kümesini ve gerçek nesne pikselleri B kümesini alır ve şunları hesaplar:AAABBB IoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A, B) = \frac{A \cap B}{A \cup B} Genellikle, IoU> 0.5 bir hit olduğu anlamına gelir, aksi …

17 computer-vision 

CNN (ConvNet) kullanılarak yayınlanan makalelerin% 90-99'una bakacak olursak. Bunların büyük çoğunluğu en çok kullanılanlar için tek sayıların filtre boyutunu kullanır : {1, 3, 5, 7}. Bu durum bazı sorunlara yol açabilir: Bu filtre boyutları ile genellikle 2 (ortak dolgu) dolgu ile kıvrım işlemi mükemmel değildir ve input_field'ın bazı kenarları işlem …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

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 

Bu iki evrişim operasyonu şu anda derin öğrenmede çok yaygındır. Bu yazıda dilate kıvrımlı tabaka hakkında okudum: WAVENET: HAM SES İÇİN GENEL BİR MODEL ve Konvolüsyon bu yazıda yer almaktadır: Anlamsal Segmentasyon için Tamamen Konvolüsyon Ağları Her ikisi de görüntüyü yukarı örnekliyor gibi görünüyor, ancak fark nedir?

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

Bir düzlem tabloda birkaç nesne ile bir görüntü verilen bir algoritma uygulamaya çalışıyorum, istenen her nesne için segmentasyon maskeleri çıktı. CNN'lerin aksine, buradaki amaç, yabancı bir ortamda nesneleri tespit etmektir. Bu soruna en iyi yaklaşımlar nelerdir? Ayrıca, çevrimiçi olarak kullanılabilecek uygulama örnekleri var mı? Edit: Üzgünüm, soru biraz yanıltıcı olabilir. …

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

İçeriği değiştirmek için manipüle edilmişlerse JPG dosyalarını kontrol etmek istiyorum. Ne düşündüğümü photoshopped DEĞİL: Kırpma dönen (Ölçek) Görüntü çözünürlüğü Akıllı telefonların yapabileceği otomatik değişiklikler Ne photoshopping düşünün: Eski görüntünün bölümlerinin üstüne yeni bir görüntü ekleme Görüntünün bir bölümünün metnini değiştirme Bu otomatik olarak nasıl kontrol edilebilir? (Ve: Bunun için kullanıma …

10 computer-vision 

Gelen bu son derece belirtilen yazıda , yazarlar ağırlık parametrelerinin sayısı aşağıdaki tartışmayı verir. Neden parametreleri olduğunu çok net değilim . Sanırım olmalı, çünkü giriş kanallarının her biri parametreye sahip aynı filtreyi paylaşıyor .49C249C249C^249 C49C49CCCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

Tercihen farklı alanlarda (veya en azından farklı veri kümelerinde) nöral ağlar için düzenleme yöntemlerinin farklılıklarını gösteren yayınlanmış makaleler var mı? Soruyorum çünkü şu anda çoğu insanın bilgisayar görüşünde düzenlileştirme için sadece bırakma hissi verdiğini hissediyorum. Farklı düzenleme yöntemleri kullanmak için bir neden olup olmadığını kontrol etmek istiyorum.

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout