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回答
“跳过”方法是如何用于过采样
的
?(完全
卷积
神经网络
)
、
、
我正在研究用于图像分割
的
完全
卷积
神经网络
,到目前为止,我已经研究和理解了反分裂网络。遵循本教程(上采样),我无法真正理解“跳过”方法是如何工作
的
。我知道如何将最大解池和转置
卷积
应用于过采样,但是“跳过”方法与这两种方法有什么关系呢? 为什么我们要用这种“跳过”
的
方法呢?最大解池和转置
卷积
不足
以提高采样和返回一个更好
的
分辨率地图?
浏览 0
提问于2019-12-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从一组图像中匹配一幅图像:结合传统
的
计算机视觉+深度学习/CNN
、
、
、
、
在我正在开发
的
应用程序中,我有大约5000张产品标签图像(每个产品有一个标签)。 我
的
应用程序
的
一个功能是,用户可以使用他
的
相机拍摄一张照片,并得到一个可能
的
匹配(Es)
的
产品标签注册
的
系统。由于最初,我
的
系统每个产品只有一个样本,所以我决定采用传统
的
计算机视觉技术。我使用特征提取和描述符匹配实现了这一点。blob/master/samples/cpp/matching_至_许多_images.
浏览 0
提问于2017-10-24
得票数 1
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1
回答
如何正确叠加capsnet (胶囊
神经网络
)?
、
、
、
、
胶囊
神经网络
采用
卷积
、原胶囊和数字胶囊层。同时,采用
卷积
和最大池层
的
卷积
神经网络
。我想对
卷积
神经网络
和胶囊
神经网络
进行比较。下面的表格是我
的
cnn模型
的
架构。我需要在胶囊
神经网络
上做一个类似的结构。那么,如何正确地叠加胶囊
神经网络
,堆栈胶囊
神经网络
是什么样
的
呢?
浏览 10
提问于2022-12-02
得票数 -2
1
回答
在大型
神经网络
中,偏置节点是必需
的
吗?
、
、
、
、
我理解偏置节点在
神经网络
中
的
作用,以及为什么在小网络中转移激活函数很重要。我
的
问题是:偏差在非常大
的
网络中仍然很重要(更具体地说,使用ReLu激活函数、3个
卷积
层、2个隐藏层和超过10万个连接来识别图像
的
卷积
神经网络
),还是会因为激活次数
的
增加而失去影响?我之所以问这个问题,是因为在过去,我建立了一个网络,在这些网络中我忘记了实现一个偏置节点,但是在添加一个节点后,性能上
的
差异却是微
不足
道
的
浏览 3
提问于2014-09-11
得票数 8
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1
回答
(CNN+)用于从谱图中学习音素
的
RNN-HMM混合算法
、
、
、
目前,我已经生成了我的话语
的
谱图,并且使用简单
的
模式识别设法在“是”/“否”数据集中接收到40%
的
WER。不是很好,而是个开始。CNN被赋予了一个40帧
的
上下文窗口,在这个窗口中检测到了中心帧,我
的
问题是,使用RNN是否对这里有好处?因此RNN处理上下文,CNN在一个帧谱图上进行“图像分析”。如果是这样的话,它会不会明智地导致一些问题,当我在CNN上做
的
时候,是否通过在谱图
的
更大部分上进行模式识别来解决上下文依赖,这取决于上下文窗口
的
大小,但
浏览 0
提问于2017-07-06
得票数 2
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1
回答
声音数字分类
、
、
、
我尝试做
的
事情在概念上类似于臭名昭著
的
NMIST分类示例。除了每个数字都是计算机产生
的
声波。我更喜欢更简单
的
模型,以换取几个百分比
的
性能点,最好是用Scikit Learn库来编写。
浏览 5
提问于2017-09-19
得票数 0
2
回答
当在数组中导入数据集时,在google中耗尽ram
、
、
我想在一个数组中存储大约2400张大小为2000*2000*3
的
图像,以输入一个
卷积
神经网络
。但是,由于内存
不足
,Google会话一直在崩溃。我
的
代码导入图像数据集:for img in sorted(glob.glob("path/*.jpg")): image= mpimg.imread(img)
浏览 3
提问于2021-05-08
得票数 4
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1
回答
用于OpenCV
的
最佳
卷积
神经网络
库是什么?(使用简单
的
实现和示例)
、
、
、
、
用于OpenCV
的
最佳
卷积
神经网络
库是什么?(使用简单
的
实现和示例)
浏览 6
提问于2016-08-02
得票数 7
1
回答
开发有监督
的
视频事件检测需要使用哪种算法或算法组合?
、
我必须开发一个视频事件检测工具,在票务中,counter.The工具必须为那些在没有点票
的
情况下通过门的人拍照。我有一套视频,人们拿着这些数据在gate.So上乱搞,我怎么能实现一个视频事件检测工具?我不知道在哪里可以start.Where,我能找到一些关于有监督
的
视频事件检测
的
教程吗?
浏览 0
提问于2016-08-27
得票数 1
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1
回答
在Google Coral Devboard和Jetson Nano中使用我自己构建
的
卷积
神经网络
分类器
、
、
、
、
我读了很多关于Jetson Nano和Google Coral Devboard
的
文章,在我读过
的
大多数文档和论文中,推断和部署都是使用预先构建
的
卷积
神经网络
来完成
的
,例如AlexNet,Inception,MobileNet和其他用于图像分类
的
神经网络
。据我所知,这些微型计算机需要将
神经网络
转换为tensorflow模型或任何它们接受
的
框架,以执行模型
的
推断。我想知道
的
是:对于J
浏览 20
提问于2020-12-24
得票数 1
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1
回答
什么是量子
卷积
神经网络
?
、
、
、
、
我刚通过TensorFlow量子库,他们介绍了量子
卷积
神经网络
。CNN和QCNN
的
区别是什么?
浏览 0
提问于2020-03-11
得票数 0
8
回答
卷积
神经网络
和递归
神经网络
有什么区别?
、
、
我对
神经网络
这个话题很陌生。我遇到了两个术语--
卷积
神经网络
和递归
神经网络
。 我想知道这两个术语是否是指同一事物,或者,如果不是,它们之间会有什么区别呢?
浏览 6
提问于2014-01-04
得票数 67
2
回答
TDNN和CNN有什么区别?
、
、
我读过关于时间延迟
神经网络
(TDNN)
的
文章,我不确定我是否理解它。据我所知,tdnn
的
工作原理就像一维
卷积
神经网络
(CNN)。 如果这些体系结构存在的话,它们之间有什么区别?
浏览 0
提问于2021-01-20
得票数 1
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1
回答
卷积
神经网络
中滤波器
的
选择
我已经完成了
卷积
神经网络
的
实现部分。但在
卷积
神经网络
中,如何选择滤波器来获得
卷积
特征仍然是个难题。正如我所知,在filter.is
的
帮助下,我们通过检测特征(如眼睛、鼻子、嘴巴)来使用
卷积
层从图像中识别人脸。过滤器包含眼睛、鼻子、嘴巴来从图像中识别人脸是真的吗?
浏览 0
提问于2018-11-14
得票数 0
1
回答
深度学习、深层
神经网络
、人工
神经网络
和进一步术语的确切区别是什么?
、
、
、
然而,我读过几次这样的话:我知道前馈
神经网络
是什么,但据我所知,深
神经网络
是指在输入和输出层之间有多个层次
的
所有人工
神经网络
?此外,我看到有各种各样
的
深度学习架构,例如:残差
神经网络
深玻耳兹曼机 ..。然而,维基百科现在也让我很难区分所有的术语,它说:“深层
神经网络
、深层信念网络、递归
神经网络
浏览 0
提问于2019-07-15
得票数 3
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1
回答
与tensorflow conv2d不同
的
Scipy convolve2d
、
、
下面是我
的
代码: import tensorflow as tffrom scipy import signal img2 = np.array([
浏览 20
提问于2020-07-23
得票数 0
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1
回答
卷积
神经网络
为什么适合图像处理?
卷积
神经网络
为什么适合图像处理?
浏览 243
提问于2022-09-08
1
回答
图像质量
神经网络
方案
、
、
、
我试图创建一个
神经网络
项目,以确定彩色图像
的
质量,并返回是否通过质量检查。这一质量检查将在包含50%好照片和50%坏照片
的
2000份样本中确定和培训。假设我正在执行
的
检查是1280x1280像素与RGB无阿尔法通道。我正在尝试创建以下
神经网络
2x隐层==>层1= 1638400,2层= 409600神经元我
的
问题是,在简单
的
异或训练中然而,当它成为现实世界
浏览 5
提问于2015-05-21
得票数 0
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2
回答
有没有人脸形状检测器
的
python实现?
、
、
、
是否有OpenCV-python、dlib或任何python 3实现的人脸形状检测器(菱形、长方形、正方形)?
浏览 0
提问于2017-07-06
得票数 0
1
回答
了解三维
卷积
以及何时使用它?
、
、
我对
卷积
神经网络
很陌生,我正在学习三维
卷积
。我所能理解
的
是,二维
卷积
给出了X-Y维中低层特征之间
的
关系,而三维
卷积
有助于检测低层特征以及它们在所有三维中
的
关系。如果一个数字,比如说5,是用不同
的
颜色写
的
严格意义上
的
2D CNN会表现不佳(因为它们属于z维中
的
不同频道)? 此外,是否有实用
的
神经网络
,采用三维
卷积
?
浏览 0
提问于2019-07-25
得票数 0
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