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回答
如何选择适合给定计算机视觉应用的滤波器或边缘检测技术?
image-processing
、
computer-vision
不只是过滤器选项,还有其他选项,如:2-边缘检测技术 ..etc
浏览 0
提问于2018-04-09
得票数 0
1
回答
使用* RGB和
深度
图像
进行分割
computer-vision
、
image-segmentation
我这里有两个帧,一个是RGB
图像
,第二个是同一RGB
图像
的
深度
图。图片在这里: ? 我想使用两幅
图像
直接在前面的两个植物上执行前景提取。如果这一点不清楚,那就是
深度
图能够捕捉到的两种白色植物。只有这两个人。理想情况下,我的最终结果是黑色背景中的两种花卉的彩色
图像
-从绿色的尖端到底部。我在想,掩蔽也许会有用?我的问题是,我是否可以将RGB
图像
中的颜色数据与
深度
图中的“形状”数据结合起来?我之所以对两者的结合如此感兴趣,是因为它们都捕捉到了重要的信
浏览 56
提问于2021-09-21
得票数 0
2
回答
为什么NLP和机器
学习
社区对
深度
学习
感兴趣?
machine-learning
、
data-mining
、
neural-network
、
nlp
、
deep-learning
我是
深度
学习
领域的新手,虽然我做了一些教程,但我无法将概念联系起来或区分开来。
浏览 0
提问于2014-10-11
得票数 28
1
回答
有什么替代卷积神经网络来分类
图像
吗?
machine-learning
、
image-processing
、
deep-learning
深度
学习
因将
图像
分类为不同的类别而闻名。然而,我有兴趣使用任何其他机器
学习
模型,能够对
图像
进行分类。这些
图像
约为2000张,采用png格式。有谁知道有什么机器
学习
模型可以应用在python中,用于除
深度
学习
模型之外的
图像
分类吗?
浏览 2
提问于2019-08-01
得票数 0
1
回答
如何提高python扫描
图像
中文本的分辨率?
python
、
image
、
python-tesseract
我使用tesseract-OCR从扫描
图像
中提取文本,因为很少有
图像
文本由于分辨率低而无法正确识别,而产生的输出是一些不相关的字符。将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的
图像
预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复,其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improve参考链接 在python中是否有任何简单的方法来改进文本而不使用任何
深度
学习
模型。
浏览 2
提问于2020-05-08
得票数 8
1
回答
一段时间内流行的分类算法
classification
、
theory
、
methodology
在Francois Chollet (2018)的“与Python一起深入
学习
”一书中,我们可以在1.2.4节中找到: 决策树从数据中学到的知识在21世纪初开始受到广泛的研究兴趣,到了2010年,它们往往比内核方法更受青睐特别是,随机森林算法引入了一种鲁棒的、实用的决策树
学习
方法,它涉及到建立大量的专门决策树,然后对它们的输出进行集成。随机森林适用于各种各样的问题--你可以说,它们几乎总是任何浅层机器
学习
任务的第二好算法。当广受欢迎的机器
学习
竞赛网站Kaggle (http://kaggle.com)于
浏览 0
提问于2019-09-21
得票数 2
1
回答
图像
类型和
图像
转换对
深度
学习
CNN模型的影响
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
图像
的类型会影响CNN
深度
学习
算法(jpg,png,bmp)吗?谢谢
浏览 0
提问于2018-06-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
深度
学习
是否需要
图像
配准?
image-processing
、
deep-learning
、
image-registration
我有一个关于生物医学
图像
分析的一般性问题。因为生物医学
图像
需要配准,以便在相同空间中对齐
图像
并更好地提取特征。我的问题是,基于
深度
学习
的分类是否也需要训练数据集
图像
的
图像
配准?在
深度
学习
中,架构本身定义了最佳特征,使用
深度
神经网络进行腹部CT扫描
图像
分类是否需要注册?当我们为了更好地训练数据而进行数据增强时,这种情况下还需要
图像
配准吗?
浏览 34
提问于2019-06-04
得票数 1
1
回答
为
深度
学习
Python导入PNG
python
、
syntax
、
deep-learning
、
png
我想知道将png文件导入python (2.7.14)的最简单方法是什么,目的是在
深度
学习
程序中使用这些文件。
浏览 2
提问于2018-03-22
得票数 0
10
回答
大数据对人工智能
深度
学习
有何影响?
深度学习
、
人工智能
我们都知道当下人工智能已经走向了风口,而大数据是人工智能技术进行
深度
学习
的基石,究竟大数据对人工智能的
深度
学习
有什么影响呢?
浏览 1370
提问于2018-03-30
1
回答
图像
的DeepLearning异常检测
tensorflow
、
scikit-learn
、
keras
、
autoencoder
、
anomaly-detection
对于
深度
学习
的世界,我还是比较陌生的。我想创建一个
深度
学习
模型(最好使用Tensorflow/Keras)来检测
图像
异常。所谓异常检测,我的意思是本质上是一个OneClassSVM。我已经尝试过使用
图像
中的HOG特性来使用sklearn的OneClassSVM。我想知道是否有什么例子说明我如何在
深度
学习
中做到这一点。我抬头一看,却找不到一段代码来处理这个案子。
浏览 4
提问于2017-04-16
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1
回答
如何利用MATLAB构建神经网络
matlab
、
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
我是学生,在python上还是新手,我需要在我们的领域中使用
深度
神经网络,这与
深度
学习
没有直接关系,但我们可以用
深度
学习
来优化这些错误。上一次我尝试用python工作,但是我发现我需要很长的时间从头开始
学习
python。我们几乎所有的东西都使用Matlab,我很好地掌握了它。我决定搬回matlab,利用那里的
深度
学习
。我的问题是,有谁有任何视频或教程,我可以跟随,以了解有多深的
学习
Matlab? 提前谢谢你。
浏览 5
提问于2019-10-12
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1
回答
Google计算引擎的
深度
学习
图像
amazon-web-services
、
deep-learning
、
gpu
、
google-compute-engine
、
amazon-ami
的深入
学习
AMIs使建立深入
学习
模型(特别是对于使用GPU实例)变得很容易,请参阅:。对于Google,许多博客文章/教程展示了如何通过手动安装所有必需的libaries ()来建立一个深入
学习
的实例。然而,这并不能提供AMI的“一键解决方案”所提供的便利。我很好奇是否有像亚马逊的谷歌计算引擎的AMIs这样的功能(特别是有些功能使得用GPU实例建立
深度
学习
实例变得轻而易举)?
浏览 1
提问于2018-01-25
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2
回答
计算机视觉
深度
学习
算法的最佳
图像
PPI
deep-learning
对于使用
深度
学习
的计算机视觉任务,我是否应该担心
图像
大小(例如256×256)或PPI (每英寸像素)? 我发现在计算机视觉/
深度
学习
文献中没有讨论PPI。大小为256 x 256的
图像
的最佳PPI是多少?
浏览 0
提问于2018-05-18
得票数 3
1
回答
盐和胡椒脉冲去噪opencv
opencv
、
image-processing
、
filtering
、
median
、
noise-reduction
示例
图像
如下所示: 我尝试了几种方法,例如最接近的结果是在
图像
3,使用中值滤波,给出最近的结果与原始
图像
无噪音。
浏览 0
提问于2020-01-18
得票数 0
1
回答
Python
深度
学习
-训练
图像
python
、
input
、
conv-neural-network
、
layer
我正试着把一个
图像
训练到我的网络里。如下面的代码所示,我将输入层设置为这样,因为我尝试使用的单个
图像
的大小是(256,256,3)。 问题出在这里。
浏览 2
提问于2022-03-08
得票数 1
4
回答
机器
学习
与
深度
学习
machine-learning
、
deep-learning
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。如果我把狗和猫分类的
图像
分类问题作为我的目标T,我从这个定义中了解到,如果我给一个ML算法一堆狗和猫的
图像
(经验E),那么ML算法可以
学习
如何区分一个新的
图像
是狗还是猫(前提是性能度量P是很好的定义)。然后是
深度
学习
。我理解
深度
学习
是机器
学习
的一部分,而上面的定义是成立的
浏览 0
提问于2017-01-20
得票数 12
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1
回答
在基于GPU的培训中,“K因子”意味着什么?
machine-learning
、
deep-learning
来自“医学
图像
计算的
深度
学习
和卷积神经网络”一书 当我们了解到
深度
学习
的研究现状时,我惊讶地发现,在过去的22、23中,其他研究者使用了卷积神经网络,这是一种
深度
学习
。但最新的一批
深度
学习
算法似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。
浏览 0
提问于2019-07-16
得票数 0
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1
回答
如果我没有将默认的输入形状输入到预先训练的模型中,
深度
学习
程序的准确性会下降吗?
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
pre-trained-model
、
transfer-learning
正如标题所说,我想知道输入形状是否会影响
深度
学习
模型的准确性。 此外,预先训练的模型(如Xception)是否可以用于灰度
图像
?附言:我最近开始
学习
深度
学习
,所以如果可能的话,请用简单的术语解释。
浏览 10
提问于2019-04-03
得票数 0
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1
回答
哪里可以找到最先进的时间序列数据
深度
学习
方法?
machine-learning
、
deep-learning
就像这 (停止更新)显示
图像
识别中最新的
深度
学习
方法一样,是否有类似的列表/摘要(在博客帖子/论文/竞赛中)。关于时间序列分析中最新的
深度
学习
方法?
浏览 0
提问于2018-09-23
得票数 0
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