我正在研究机器学习/深度学习技术的图像数据集。目前，我的图片数据大小为20 GB。google colab最多提供25 at内存。因此，google colab每次都会崩溃。请注意，我需要应用像PCA这样的降维技术，它要求所有数据同时出现在RAM中。否则，我可能会想到将训练数据分成更小的部分。 如何获得更多的RAM或任何其他技术来处理此问题？有人能帮上忙吗？
浏览 84提问于2020-04-24得票数 2
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目前，我正在做一个工业自动光学检测用例，在这个用例中，我尝试了不同类型的预训练CNN，如MobileNet、Resnet、VGGNet或InceptionV3，所有这些都是使用Imagenet进行预训练的。 我想知道你是否可以给我一个建议，哪个模型最适合工业AOI用例，目的是找出材料表面的缺陷。这些图像是灰度图像。 你认为预先训练的模型在这里更有意义吗(如果是-哪种模型？仅训练新添加的致密层或也重新训练卷积层？)或者你认为在这种情况下，从头开始开发和训练CNN更有意义？也许有人有一些经验，可以分享一下！谢谢你的建议！
浏览 34提问于2020-03-20得票数 0
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这是什么类型的计算机视觉任务？
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我试图找出哪种算法或计算机视觉任务(深度学习任务)可以实现以下目标：我想创建这样的片段：
什么类型的任务或算法或一系列步骤可以产生这样的结果？我试过：
有什么建议吗？
浏览 9提问于2022-02-17得票数 1
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我在遵循，但遇到了一个问题，即学习与我训练的网络停滞不前，在一个次优解决方案中，将所有图片放在一个类别中。我的第一个想法是，这是由于训练图片在类别()中的分布不平衡，所以我删除了足够多的训练图片，以便每个类别中保留相同数量的图片。然而，问题并没有改变。我的模型在训练后仍然将所有图片放在一个类别中。任何想法都是非常受欢迎的。sample - loss: 1.9451 - accuracy: 0.1485
25/25 - 0s - loss: 1.9494 - accuracy:
浏览 1提问于2020-01-17得票数 0
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我在读关于深度学习的论文。其中大多数都是指无监督学习。我正在尝试找出深度学习是否可以应用于文档分类问题。我知道有相当好的分类器可用。但我的目标是找出我们是否可以使用深度学习来达到这个目的。
浏览 7提问于2013-10-29得票数 10
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这是一个关于深度学习中预处理大尺寸和稀疏图像的更好方法的一般性问题。 所谓大，我的意思是大小太大(例如1024*1024*通道)，无法直接输入深度学习管道，并且不容易放入可用的GPU内存中。例如，通过99张土地图片和1张房屋图片来定位农田中的农舍是没有帮助的。 我目前的解决方案是使用PIL将原始文件切成小块，并惩罚假阴性(即在前面的示例中被识别为土地的Farmhouse )。我想知道是否有更好的解决方案和管道来处理这样的图像数据。
浏览 55提问于2020-06-11得票数 0
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三维网格分割与特征提取
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我有五张伤口模型的照片，从不同的角度拍摄，为图片提供了
。我想知道如何将这个面具映射到三维网格上，并在三维网格中提取特定区域，处理伤口部分，同时移除其他区域。任何其他关于如何分割三维网格和提取特定感兴趣区域的想法都会受到极大的赞赏，因为我没有不同的创伤模型，我无法使
浏览 13提问于2022-02-20得票数 1
我正在使用深度学习图像，同时也提交了一个启动脚本，以处理一些自定义，但它似乎并行运行，这导致了一些锁定条件。有没有推荐的工作？
浏览 5提问于2018-11-09得票数 2
我点击这个链接来尝试机器学习-实时快速风格转移https://www.youtube.com/watch?v=LWlbFVtPiwo&ab_channel=CODEMENTAL。
浏览 15提问于2021-07-28得票数 0
我有一个高度不平衡的文本文档数据集(3%是，87%不)，包含一个标题和抽象特性。我已经将这些文档转换为带有填充批的tf.data.Dataset实体。现在，我正在尝试使用深度学习来训练这个数据集。使用model.fit()在TensorFlow中，您可以使用class_weights参数来处理类的不平衡，但是，我正在使用keras-tuner库寻找最佳参数。因此，我现正寻求其他处理阶级不平衡的方案。
在keras-tuner中有使用类权重的选项吗？另外，我已经使用了precision@recall度量。然
浏览 3提问于2020-10-12得票数 1
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在标准的食谱机器学习中，我们在一个矩形矩阵上操作；也就是说，我们所有的数据点都具有相同数量的特征。我们如何处理所有数据点都具有不同数量的特征的情况？例如，如果我们想做视觉分类但我们所有的图片都有不同的维度，或者如果我们想做情感分析但我们所有的句子都有不同的词量，或者如果我们想做恒星分类但所有的星星都被观察了不同的次数，等等。但我最近参加了一个关于深度学习的演讲，演讲者强调，深度学习者能够自己学习适当的特征，而不是从数据中手工制作特征。但是，如果输入层不
浏览 3提问于2015-03-03得票数 7
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我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章，但对我来说还是不太清楚。汤姆·米切尔对机器学习的一个已知定义是：这个博客指出机器学习</e
浏览 0提问于2017-01-20得票数 12
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我是深度学习的新手，想知道关于张力板的纪元准确性。我已经训练了一个深度学习模型，每个图像都有400张960x1280像素的图像，我把它可视化在tensorboard上。有人能告诉我什么是纪元准确性吗?在我的情况下，它在图片中是否足够好，或者我还应该做些什么来匹配训练和验证的准确性？
浏览 3提问于2019-08-30得票数 0
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基于DNN的异常数字分类
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直觉上，它将在这个db上过度拟合，因为隐藏的神经元将学习由于卷发之间的相似性而产生的所有不必要的特征。我认为训练这种DNN的方法是以某种方式学习组成数字的“条”/卷曲之间的角度，例如在数字“4”中，条之间有一个直角，但我不太确定。我也找不到一篇关于这个问题的论文。
浏览 0提问于2015-12-01得票数 1
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想把训练好的深度学习模型部署到服务器上，但是因为加载模型的时候速度较慢，所以web工程启动时就直接加载模型，通过请求URL接口去进行目标检测，考虑到多并发问题，无法同时处理多个请求，看看大神们都什么好的办法呢
浏览 942提问于2019-08-30
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