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由于我是TensorFlow新手，所以我想使用Python在TensorFlow中进行图像识别。对于这个图像识别，我想训练我自己的图像数据集并测试该数据集。请回答我如何训练数据集和如何选择数据集。
浏览 0提问于2017-08-09得票数 4
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我正在寻找关于图像识别的帮助，在那里我可以训练我自己的图像数据集。
有没有训练新数据集的例子？
浏览 53提问于2016-05-20得票数 46
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在Azure ML演播室中，如何导入图像数据集，用于图像识别算法。作为压缩文件？
浏览 2提问于2016-04-07得票数 0
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我有以下问题，不太确定它是否可以通过图像识别(和卷积神经网络)解决。，这是一个通过图像识别可以管理的问题吗？我已经研究过用于图像识别的示例(主要是Keras教程)，它们都处理了明显可见的问题(比如“图像显示猫还是狗”)。浏览我的数据集，我意
浏览 0提问于2019-02-25得票数 1
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我正在尝试收集我自己的训练数据集，用于图像检测(识别，目前为止)。现在，我有4个类和750张图片。使用训练数据集，图像识别是非常糟糕的。提前谢谢你！
浏览 2提问于2017-09-11得票数 0
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最近，我正在做一个与图像识别相关的项目。我正在尝试使用MNIST数据集。我已经得到了一些关于如何打开数据集的图像文件(使用readBin)的帮助，但在如何打开标签文件方面遇到了困难。
浏览 2提问于2014-12-11得票数 0
一个关于我一直在思考的话题的问题。是否有可能在暴力搜索或进化编程中使用复合过程？我自己目前正在做这件事，尽管它被证明是相当困难的。我一直在尝试用下面的方式实现一个进化算法。A= 5.0C= 25.0 *B= 625.0我现在的情况是这样的：
浏览 0提问于2012-05-11得票数 0
让我困扰的是数据集访问。我们得到了一个训练数据集(泡菜文件)，其中包含以单个矩阵(NxD)的形式存储的图像。每一行都是一个60x60的图像。我决定尝试将数据集随机分为x_train和x_val，50:50。我一路上都在填充y向量，所以我是否应该拆分它来获得y_val呢？到目前为止，我已经为我的最后一个函数编写了以下代码(+首先我加载数据)： PICKLE_FILE_PATH = 'train.pkl'
浏览 1提问于2017-06-05得票数 2
我正在研究python中的神经网络和图像识别，并遵循。他们使用：from keras.datasets import cifar10来获取用于测试的图像。所以我的问题是：
提前感谢！
浏览 5提问于2020-08-09得票数 1
另一方面，与以往主流的图像识别方法(如HAAR、SIFT、HOG图像特征和spatial feature encoding、随机森林或支持向量分类器)相比，CNN模型具有更高的建模能力。考虑到在模型训练过程中需要适应的数百万个参数(比以前的管道多得多)，CNN的表示增强了计算机图像识别模型的能力，使其能够很好地处理更具有挑战性的成像问题。主要的风险是过度拟合，因为模型的能力通常很高，深入学习，但数据集往往非常有限(这些数据集具有良好的标签质量，便于监督培训)。本书的核心主题是关于如何解决
浏览 0提问于2019-07-16得票数 2
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我正在寻找一套能显示医院病人生命体征(体温和/或心率等)的数据集。以及他们的疾病，随着时间的推移。有这样的数据集吗？
我没有任何坚持要求数据来自医院
浏览 0提问于2017-02-06得票数 1
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我应该对图像进行灰度化吗？
、、、、
我使用tensorflow：的R对象检测库对30种衣服进行分类如果我只穿紫色和蓝色的衬衫，我猜它就认不出红衫军了？
浏览 3提问于2017-10-16得票数 1
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我一直在使用tensorflow图像识别。我已经构建了许多与classify_image.py交互的脚本。
我还使用retrain.py和我自己的数据集重新训练了模型。
浏览 2提问于2017-01-14得票数 1
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我有一个关于图像识别ML模型的相当普遍的问题。我最近开发了一个图像识别模型，使用单个摄像机收集了5000多幅图像，然后对模型进行了培训/开发。我们开发的脚本仍然会将图像调整到与训练集相同的大小。谢谢!
浏览 0提问于2021-05-26得票数 2
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我正在做一个图像识别项目，想使用像素值作为媒介，通过matlab nprtool来区分两个不同的图像。为了准备训练和测试数据集，数据必须以列或行的形式存在。那么，如何将图像(例如100x100)的像素值连接成1列或1行数据呢？最合适的方式是什么？
浏览 3提问于2012-09-28得票数 1
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我正在寻找一种算法，给定一张照片/图像，它可以识别并剪切出衣服上的主要部分。照片上只有一件衣服，这意味着它不是一个穿着不同衣服的模特，而只是一张只有那件衣服的图像，其余的将作为背景。
浏览 5提问于2011-10-23得票数 0
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我正在使用深度学习在一个包含100个分类的大型数据集上进行图像识别。(与cifar-100的大小相比)我现在正在没有GPU的单个机器上调优超参数。训练速度非常慢。
浏览 0提问于2016-06-22得票数 3
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关于图像识别，我有一个非常具体的问题。我必须编写一个工具来识别x射线打印上的对象，并根据当前的x射线拍摄来计算一些数据。因此，主要的任务是对图像进行颜色约简，然后通过颜色和距离集来识别相似的图像，然后进行计算。
我从来没有使用过图像识别，所以我想问一下将调色板减少到固定颜色量的有效算法。
浏览 1提问于2011-06-22得票数 2
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我的数据集总共有300个图像(我会用其中一些来测试)，这些图像完全不足以从零开始对模型进行培训。我是否可以使用预先训练过的模型来训练我的数据集并根据这两个类来检测图像，如果是，那么在我的问题集中哪一个应该是最好的？
P.S. -我更喜欢在我的数据集中使用更快的RCNN
浏览 0提问于2019-07-28得票数 2
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我已经收到了4000张不同大小的船只进入港口的高分辨率照片，这些照片需要集群才能执行以下任务(2)图像中的船舶数量我对目标检测和图像识别很陌生，所以我有一个问题，那就是数据集没有被标记，所以我必须标记来完成上面的任务。
浏览 0提问于2020-07-14得票数 1
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