有没有什么方法可以让CNN输出像素位置？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）通常用于图像识别和计算机视觉任务，其输出是对输入图像的特征提取和分类。CNN的输出通常是一个特征图，每个特征图上的每个像素代表了对应位置的特征强度。
然而，如果需要获取CNN输出的像素位置信息，可以采用以下方法之一：
- 空间转换网络（Spatial Transformer Network，STN）：STN是一种用于增强CNN的模块，可以通过学习对输入图像进行空间变换，从而实现对输出像素位置的控制。STN可以通过学习仿射变换参数来对输入图像进行平移、旋转、缩放等操作，从而实现对输出像素位置的调整。
- 反卷积层（Deconvolutional Layer）：反卷积层是CNN中的一种常用层，用于将特征图进行上采样，从而恢复到输入图像的尺寸。通过反卷积层，可以将特征图的每个像素位置映射回输入图像的像素位置，从而获取CNN输出的像素位置信息。
需要注意的是，以上方法都需要在CNN的网络结构中进行相应的修改和调整，以便实现对像素位置的输出。此外，这些方法的具体实现和效果会受到具体任务和数据集的影响。
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我想训练一个CNN，它接受形状为(1600,800，1)的numpy数组作为输入，它将包含除少数像素以外的所有0，其中我可以具有范围从10到3100的值(此numpy数组不是图像)，并且输出的大小应为310，其中每个元素都是一对包含输入中值为非零值的点的坐标(x，y)位置。有什么方法可以做到这一点吗？任何关于这一点的见解都是非常感谢的。提前感谢！
浏览 16提问于2020-06-16得票数 1
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我目前正在使用深度学习算法(通过使用GIST特性或CNN)开发一个图像分类应用程序。我需要帮助理解以下查询。CNN还是GIST，哪个更适合图像分类？与CNN相比，GIST过时了吗？
谢谢你，KK
浏览 0提问于2019-03-20得票数 3
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我知道，通常的CNN包括卷积层和池层。池层使得输出更小，这意味着计算量更少，同时也使得它在某种程度上不变性，因此从核心滤波器中提取的特征位置可以在原始图像中稍微移动一点。但是，当我不使用池层时会发生什么呢？原因可能是我希望从原始图像中的每个像素都有一个特征向量，所以卷积层的输出必须和图像一样大，只是有更多的通道。这有道理吗？这些特征向量中是否仍有有用的信息，还是需要在CNN中设置池层？或者，是否有一些方法来获得单个像素</em
浏览 4提问于2017-11-01得票数 5
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据我所知，CNN依靠滑动窗口技术，只能指出某一模式是否存在于给定的包围框中。这是真的吗？
如果没有这些技术的帮助，一个人能用CNN来实现本土化吗？
浏览 2提问于2015-01-27得票数 6
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我正在使用完全连接的CNN研究医学领域的图像分割问题。
问题是，对于特定的图像，它可能具有许多相似的结构。我们的任务是找到正确的。我想让CNN学习的一件事是，不应该有一个结构在另一个结构下面，这个结构首先在顶部找到。在地面真实图像中，它被隐式地显示出来，因为在每个图像中只有一个结构。有没有可能用CNN来实现？如果不是，可以做些什么来实现它呢？
浏览 1提问于2019-05-10得票数 0
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U-网中的高-低层次特征
、、、、
为什么U或CNN的第一层会产生低层次的特性？为什么不是最后一层呢？在架构开始时获得低级别特性背后的逻辑是什么？是的，高级功能更“有意义”，但为什么呢？为什么高级功能比低级功能更有意义？
浏览 0提问于2022-06-25得票数 1
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用小型CNN对完整图像进行去噪
、、、、
为了去除图像中的噪声，我在Keras训练了一个CNN，输入形状是(5,5)，我训练它的方法是使用带有噪声的图像中带有中心像素的期望输出的补丁。谢谢!
浏览 0提问于2018-04-19得票数 -3
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网格分段作为cnn的输入
、、、
我有两个巨大的网格(输入和输出)表示同一区域的一些空间数据。我希望能够通过在感兴趣的像素周围输入网格的一小部分输入神经网络来生成逐像素的输出。在CNN上训练和评估的天真方法是分别提取部分，并将这些部分赋予fit()函数。但是，如果CNN操作的子网格是输入的256×256个区域，那么我将复制每个数据点65536 (！)每一个时代的时间。那么，有没有办法让karas仅仅使用更大的数据结构的子部分作为培训呢？
对我来说，这听起来有点像对RN
浏览 0提问于2018-08-02得票数 0
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我是使用CNN进行图像分类的新手，我遵循了googles的教程CNN：有没有人知道有没有这样的python函数：classify("/imagepath/image.png");
这会返回类，如果可能的话，
浏览 2提问于2016-01-14得票数 3
但是，我想不出一个很好的解决方案来将这些信息包含在图像识别模型中，因为CNN是根据像素值而不是有序的特征数据对对象进行分类。我正在考虑的一个可能的解决方案是在表格数据(主要包括位置数据)上附加一个简单的ML模型，例如支持向量机( SVM )，以便给CNN的输出增加一定的权重。这是个好策略吗？编辑:有人问我“地点”是什么意思。对于这个位置，我指的是图像拍摄地点的物理位置，在一个大的2d空间的上下文中。我不想深入到这个领域，但它基本上是一个表面积上的(x，
浏览 0提问于2020-02-21得票数 13
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height)feature 2，batch_size，宽度:关于病人的数字数据(年龄，身高，性别，国家，工资.)形状：( number_of_numeric_features)，batch_size)所以我的问题是:是否有一个最好的解决方案，结合图像特征和数字特征使用CNN？在CNN功能的一个频道中添加数
浏览 2提问于2020-06-21得票数 5
我是数据科学和CNN的新手。一幅图像的像素数据被滤波器包围，它提取像边缘和它们的位置这样的特征。然后，我们应用最大池，这将降低采样数据。现在我知道我可以用卷积来做一些事情，比如模糊或者从图像中获取边缘。
但是让我说我正在尝试做一个“热狗与否”的应用程序，我如何做我的过滤器？矩阵是什么？
浏览 0提问于2018-10-08得票数 5
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确定在OpenGL中渲染的位图字体的‘像素’长度的‘正确’方法是什么？我正在使用2D正交和wglUseFontBitmaps()函数在Windows中构建字体字符列表。如果我想测量结果文本的大小(居中、格式化等)，正确的方法是什么？
我是否应该使用Win32 GDI ()GetTextExtent函数，或者有没有一种方法可以在OpenGL中确定当前的“光标”位置？glRasterPos函数设置输出位置</em
浏览 0提问于2011-01-17得票数 0
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据我所知，它是一种包装器，可以例如处理一系列图像。 现在我想知道如何在不使用时间分布层的情况下设计一个时间分布式网络。例如，如果我有一个由3个图像组成的序列，每个图像都有1个通道，像素尺寸为256x256px，那么首先应该由CNN处理，然后由LSTM单元处理。然后CNN将有3个输出，这些输出被馈送到LSTM单元。 现在，在不使用时间分布层的情况下，是否可以通过设置一个具有3个不同输入和3个相似CNN的网络来完成相同的任务？然后，3个CNN</e
浏览 34提问于2020-03-30得票数 0
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我知道CNN是如何工作的，包括每一层的用途(Dropout、Pooling等)。然而，当为新的数据集设计CNN时，我不知道应该使用多少个Conv-Relu-Pool层，在最终获得输出之前应该使用多少个密集层，或者在每个卷积层中使用多少个内核。我知道所有这些东西都是实验性的，设计CNN是不可能的，但有没有什么经验法则可以让我在做的时候记住呢？另外，有没有论文可以让我找到这些问题的答案？
我试着用谷歌搜
浏览 2提问于2020-02-16得票数 3
使用K均值聚类对绘制部分进行分割，然后统计绘制部分的像素数。如何设置阈值，使用统计的像素数将图像分为好的或坏的？或者有没有更好的方法可以让我试试？我试着训练简单的CNN，但数据集有一个很大的类不平衡(正如我所观察到的)，而且我没有图像的标签。
浏览 18提问于2020-12-22得票数 0
我最初想的只是填充这些图像，但网络可能会查看这些黑色像素，并认为它们意味着什么，我意识到这可能会影响准确性，而且当我试图这样做时，我的colab笔记本就崩溃了。
浏览 0提问于2019-03-23得票数 0
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但在一幅图像中，这些地标中有1-10处可以出现。我想知道什么是最好的方法来组织地面真理，以最大限度地学习。
我考虑为每个图像创建10个地标坐标，并将它们与0(不存在)或1(存在)的标志相关联。有什么建议吗？
浏览 7提问于2022-10-11得票数 -1
我们目前的工作流程包括使用现有的道路中心线来掩蔽足够大的区域，以确定哪些像素是道路表面。概率二值光栅输出是合理准确的。在我们的工作流程中的最后一步是，我们使用原始的道路中心线和平均像素宽度来确定道路宽度，以缓冲道路中心线作为输出路面面积。以下方法的问题是，集热器和主干道在道路宽度上不均匀，而且在道路交叉口上失去了道路喇叭口。目前，开发以下模型的团队正在使用我不熟悉的Matlab，因此，下面的问题是通过逼近道路边缘(直线)、从CNN模型输出的概率光栅中提取道路交叉口的不同
浏览 0提问于2018-03-02得票数 2
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