我是图像处理的新手，我需要在图像(例如房间图像)中找到不同的对象，并能够区分这些对象并用不同的颜色给它们着色，我从精明的边缘检测开始找出对象的不同边缘，但为了区分不同的对象，我下一步该做什么？
浏览 0提问于2018-03-07得票数 0
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我是深度学习的初学者(CNN)。我使用了这个代码:()来学习更多关于卷积神经网络的知识。这个python代码只是将数据分成"train“和"test”两部分，代码中没有验证部分。那么，如何在包含不同图像(如正常图像和异常图像)的代码中添加验证文件夹呢?我的目标是:向代码中提供一个异常图像(该图像与机器以前<e
浏览 3提问于2017-03-27得票数 1
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我正在训练一个神经网络来识别三个不同的标志(停车标志，禁止左标志和禁止进入标志)。我为每个班级拍摄了50张图片。每张图片都有8x8矩阵的大小，所以我的输入将是150x64矩阵和输出- 3x1矩阵，但是我如何为这些图像分配目标，在继续进行训练部分之前，我还需要对这些图像进行标准化吗？
浏览 14提问于2016-08-11得票数 1
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我想使用从训练图像数据集中提取的特征向量作为caffe卷积神经网络的输入。特征向量保存在xml文件中。我是caffe的新手，我想知道如何将xml文件转换为LMDB作为caffe的输入，以及如何在模型中提到我使用的是特征向量而不是图像。xml文件是：
浏览 2提问于2016-01-31得票数 0
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用词袋/特征和神经网络
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我正在尝试实现一个对象检测模块，它包含以下步骤：2)使用特征包/字法将描述符大小固定为k,64格式。其中k是使用k-均值创建的簇数。到目前为止，我已经实现了步骤1和步骤2，但我不太清楚如何格式化NN的输出向量。在OpenCV CvANN_M
浏览 5提问于2017-01-31得票数 1
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我正在训练一个神经网络来识别水果(苹果)的图像。我已经拍摄了120张8x8大小的照片，其中40张是正片，其余的是负片。所以我的输入是64x120，我的目标向量是1x120。但是我的目标向量中的值是什么呢？我如何分配它？以前，我已经指定target = 1x120矩阵(前40列=1，后80列= 0)作为前40个正图像</e
浏览 11提问于2016-08-18得票数 0
我已经训练了支持向量机，细胞神经网络和神经网络上的UCF-101数据集，支持向量机和神经网络使用CSV文件的色调和LBP的特征，而CNN使用的分类图像和我想结合{支持向量机和CNN}和{ANN和CNN我已经提取了数据集中的每个视频的第一个关键帧，然后计算它的LBP histogram.Used它作为图像
浏览 87提问于2019-05-15得票数 0
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我想知道是否有可能为图像创建密集的向量表示，类似于如何使用像Word2Vec这样的算法创建一个单词嵌入？我知道文本数据和图像数据之间有一些很大的区别--特别是word2vec使用单词的上下文来训练--但我希望能为图像找到类似的对应物。(或创建某种类型的模拟)，在这些图像中，您可能会得到一些类似的内容(有一些虚构的数字)：
浏览 1提问于2019-10-15得票数 4
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嗨，我正在做我的泰米尔语字符识别的最后一年M.E项目。我已经完成了直到特征提取的步骤。现在，我得到了数据集中每个图像的特征(HP Labs)。如何馈送这些特征来训练SVM，以及如何执行类标记。我是这个神经网络领域的新手。所以请帮帮我...
浏览 4提问于2011-04-23得票数 0
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我正在实现一个MultiLayer感知器，我正在使用图像处理的SIFT算法提取图像的特征，并将这些特征传递给神经网络，我正在考虑的图像的特征是描述符，每个图像有不同长度的描述符，一些图像有200个描述符，而另一些图像有240个描述符，这意味着它是不同的。但是神经网络接受固定大小的输入数据。如果它接受不同的输入，
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
如何在tensorflow中对MLP中的权重实现最大范数约束？Hinton和Dean在他们的关于黑暗知识的工作中描述的那种。也就是说，tf.nn.dropout是否默认实现权重约束，或者我们是否需要显式实现它，如
“如果这些网络共享存在的隐藏单元的相同权重。我们使用标准的随机梯度下降过程在小批量训练案例上训练辍学神经网络，但我
浏览 2提问于2016-06-14得票数 7
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快速搜索数据库中的人脸描述符
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我想用神经网络来实现类似于人脸识别的应用。所以我找到了。如果要使用支持向量机(如本文所写)，则每次将新面孔放入数据库时，都应该对分类器进行再训练，但这是不方便的。所以我想知道什么是解决这个问题的最佳方法？像Facebook这样<e
浏览 5提问于2016-12-21得票数 2
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预测连续值输出
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我正在研究预测两个文本之间的语义文本相似度(SemEval 2017任务-1)。相似度得分(输出)是0,5之间的连续值。因此，神经网络模型(链接如下)在最后一层具有6个单元，用于值0,5之间的预测。使用的目标函数是Pearson相关系数，并使用softmax激活。现在，为了训练模型，我如何将目标输出值提供给模型？由于有6个输出类，我可能应该发送输出的一个热编码向量。在这种情况下，我们如何将输出(可能是一个浮点值，<e
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
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我在使用支持向量机进行分类时有问题。假设我有10个类，从0到9。我可以训练SVM来识别这些类，但有时我得到的图像不是数字，但是SVM仍然试图对这个图像进行分类。是否有一种方法可以为支持向量机的输出设置阈值(我可以为神经网络设置)来拒绝不良图像？我可以要求代码示例(用C++或)吗？提前谢谢。
浏览 1提问于2014-04-25得票数 0
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OpenCV与神经网络的结合
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从静态图像。我正在考虑使用、SURF、来获取有用的、关键点、和描述符，然后训练一个MLP(多层感知器)神经网络。但是，我不知道神经网络的输入是什么，它的输出是什么，这样我就可以识别出车辆所在的图像的哪一部分(可能是画在它周围的矩形)。我知道冲浪可以返回图像中有用的关键点以及它们的描述符(我已经这样做了)。关键点有角，每个键点对应于一个64或128
浏览 10提问于2013-01-17得票数 8
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据我所知，DQN代理的输出与操作(对于每个状态)一样多。如果我们考虑一个具有4个动作的标量状态，那就意味着DQN将有一个4维的输出。然而，当涉及到用于训练代理的目标值时，通常将其描述为标量值=奖励+ discount*best_future_Q。
如何利用标量值训练具有向量输出的神经网络？例如，请参阅https://towardsdatascience.com/deep-q-learni
浏览 0提问于2021-03-28得票数 2
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基于神经网络的手写体分词
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该方法包括预处理、倾斜校正大小归一化等，然后将笔画细化到1像素宽度，并使用图像的像素列和来识别图像中存在的连字。像素和低于阈值的每一列都是可能的分割点。我使用的方法是本文中介绍的方法的修改版本：
现在为了改进这种安排，我必须使用神经网络来纠正这些分割点，并将它们识别为糟糕的分割。我将为此编写一个'newff‘函数，并手动将分段标记为良好和基本，但我无法理解该神经
浏览 2提问于2016-05-02得票数 1
我正在探索MATLAB的 (NNtool)，我遇到了目标矩阵维数不相容的问题。我有一幅有一些椭圆图像的图像，我想用神经网络来估计参数，为此，我有所有目标值的训练数据。因此，我将图像作为输入(我首先读取图像，将其转换为格式，然后导入到NNtool中)，然后设置目标矩阵(我的目标矩阵包含两个值，因
浏览 9提问于2011-09-23得票数 0
我有一个每周的作业，它从csv文件中读取数据，并基于NeuralProphet创建模型，并转储泡菜文件供以后使用。as f: pickle.dump(model, f)比方说，我有一个csv文件中的过去两年的数据，并据此创建
浏览 3提问于2021-12-07得票数 1
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我使用pdfimages工具作为jpegs从给定的PDF文件(包含房地产概要)中提取所有图像。现在我想自动区分照片和其他图片，比如经纪人的标志。我该怎么做？是否有一个开放的工具，可以区分照片和剪贴画/行图等，就像谷歌图片搜索一样？
我知道这会有一定的不确定性，但没关系。
浏览 4提问于2011-07-26得票数 2
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