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使用哪种图像分类进行训练？ 我们想用我们自己的图片为一个学校项目训练一个模型。我可以使用resnet50或任何其他可训练模型吗？我找不到Resnet50可训练模型，只能找到预先训练好的resnet50模型。我们正在使用Tensorflow 2。 谢谢
浏览 21提问于2020-06-16得票数 0
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我正在学习图像匹配技术。我正在研究一种图像特征提取方法，如SIFT和匹配技术(如特征包)。我一直在读一些关于计算机视觉领域的文章，并且注意到他们一直在谈论“模型”。这个模型是什么?他们谈论“学习模型”。这是什么意思？?谢谢
浏览 1提问于2014-07-14得票数 1
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从图像中，我必须检测并提取Printing registration symbol。它是一个可以在尺寸和比例上改变的符号，但始终具有相同的结构:一个十字和一个或多个同心圆。在检测到该符号之后，必须将其保存为矢量图像。 我见过很多用于文本检测的OCR，但对符号却一无所知。
浏览 35提问于2021-01-22得票数 0
给定一个定制的IBM的Visual Recognition Service模型，该模型使用一组大小为100x100的图像进行训练，那么在分类过程中只发送100x100大小的图像是否更好，或者图像的大小不是一个可以帮助产生更好的分类结果的属性吗
浏览 8提问于2018-07-19得票数 0
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好吧，那么，我现在使用的代码是：from PIL import Image, ImageOpsimport tensorflow as tf
浏览 6提问于2022-01-29得票数 0
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什么是数据挖掘中的开集分类？它是这些分类类型中的一个同义词还是另一个单词？-Binary分类-多标签分类我在网上浏览了一段时间，但似乎找不到Python或Matlab中任何开放集分类的实现。有没有人能提供关于如何实现开放集分类的好资源？
浏览 4提问于2021-04-30得票数 0
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假想我的怀疑3没有从头开始训练，有什么可能的解决方案，比如微调模型？PS -让我们假设这个场景是基于为业务目的部署模型
浏览 3提问于2019-11-10得票数 2
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我想将图像分类为类别-1(“包含垃圾的图像”)或类别-2(“不包含垃圾的图像”)。垃圾在单词的每一个字面意义上都被使用。我无法理解的是我可能需要的集群数量。对上述例子的任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
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我想构建一个多数字分类器
、、、
我已经使用tensorflow构建了一个mnist-digit分类器。现在我想使用上面训练的模型对图像中的多个数字进行分类。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
我有一个.caffemodel文件，将其转换为.coreml文件，我正在应用程序中使用它来识别特殊类型的瓶子。它可以工作，但它只显示一个瓶子是否在图片中。
浏览 0提问于2018-01-13得票数 0
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是否有可能用生成器(有条件地训练类)改进图像分类模型。(因此，这是相同的源/目标分布和相同的源/目标任务，而不是域适应)
注意：“改进”可以是在鲁棒性、校准、或彻底的精确/召回改进、OOD性能方面。例如，我在数据A上训练图像分类模型，然后在数据A上有条件地训练GAN以生成具有类提示的图像。然后利用GAN生成额外的样本来训练我的图像分类
浏览 0提问于2023-05-14得票数 0
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我只是在考虑训练一个只使用一个标签的数据的神经网络。-Use相同的狗图像，但剪掉狗，充满了噪音。-Use吨未标记数据
有人知道如何系统地处理这个问题吗？谢谢
浏览 0提问于2019-07-18得票数 1
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我是TensorFlow的新手，正在寻求图像识别方面的帮助。有没有一个例子展示了如何使用TensorFlow来训练自己的数字图像以进行图像识别，就像中使用的图像网络模型一样
我查看了CIFAR-10模型训练，但它似乎没有提供训练您自己的图像的示例。
浏览 3提问于2016-01-09得票数 13
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我想知道如何使用下列库创建任意图像检测：。在描述中，它指出，如果将模型添加到项目中，则可以检测到任何对象。有人知道如何创建这些模型吗？谢谢。
浏览 0提问于2012-11-24得票数 0
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我正在研究图像分类问题。我用python训练了我的CNN模型，然后把它转换成我的android应用程序的Tensorflow-Lite。310, 3))])(1, 137, 310, 3)
问题
但是当我尝试在android中使用我的模型时我认为我的图像或数据输入到tensorflow lite模型有问题。，我将遵循分类器类
浏览 5提问于2020-06-24得票数 2
在我之前的研究中，我经常使用k-折验证来避免过度拟合，但对于ILSVRC数据集，训练、val和测试数据集似乎已经被拆分了。
但我没有找到任何解释他们如何拆分数据集的文档。
浏览 0提问于2017-09-28得票数 1
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假设我训练一个GAN，直到发电机足够好的时候欺骗鉴别器。然后，我可以使用判别器作为分类器来测试输入是否属于单个类吗？例如，如果我训练StyleGAN能够合成真实感的猫，我能用经过训练的鉴别器来检测图像是否是猫吗？我的想法是，也许鉴别器会比其他分类器模型更精确，因为它对更多的输入进行了有效的训练，这要归功于生成器。另一方面，也许甄别器在某种程度上更糟糕，因为它已经在猫类图像上进行了压倒性的训练(假设生
浏览 0提问于2020-01-09得票数 7
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我在用CNN模型进行图像分类。我想尝试使用决策树或增强树模型的图像分类。我发现Tensorflow是增强树模型，但我无法理解如何将图像作为模型的输入。如果你知道如何使用tf.boosted树训练图像分类，请指导我。
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
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为了评估这些技术，他们报告了KNN分类器在生成的嵌入上的准确性。所以我的问题是，如果我们有一个标记的数据集，并且我们对提高分类任务的准确性感兴趣，为什么我们不在原始数据点上学习分类器。我的意思是，我们可以学习适合(而不是嵌入式)数据点的分类器，而不是找到适合KNN分类器的新嵌入。根据我到目前为止所读到的内容，这种分类器的分类精度比度量学习方法要好得多。是否有研究表明，至少在某些数据集上，度量learning+KNN的性能优于拟合(好的)分类器？
浏览 5提问于2017-07-18得票数 3
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