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使用MFCC进行语音识别
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我在python (3)中使用librosa来提取20个MFCC特征。我的问题是:我应该使用哪些MFCC功能来识别说话人？提前感谢！！
浏览 4提问于2018-12-04得票数 0
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对于SwiftUI图像元素，画外音模板似乎是“可访问性标签-图像-图像名称”，例如 Image(systemName: "equal") }的配音是否有可能只有说“我的标签”，而不发音为“图像相等”部分？
浏览 4提问于2022-09-08得票数 3
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这个书“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”提到了一个术语空间特征编码。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。📷什么是“空间特征编码
浏览 0提问于2019-07-16得票数 2
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对于图像识别，我能得到的最快的预训练网络是什么？现在我使用的是模型，它为mi提供了大约80ms的时间来处理1张图像。哪个可供下载的预训练网络在提取特征方面是最快的？
浏览 2提问于2015-09-02得票数 1
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我目前正在做一个项目，以执行图像识别。有一大组图像，我必须预测一个图像是否包含给定的特征。例如，输出可以是图片中是否有香蕉。
我想用SVM实现一个分类器，输出是或否，图像包含给定的特征。
浏览 1提问于2016-04-17得票数 9
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您是否知道任何python库或脚本返回两个图像之间的相似性百分比?(如果您建议一个模块，请说明做这项工作的功能)。谢谢!
浏览 5提问于2013-07-26得票数 2
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基于遗传算法的特征选择
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我想探索使用遗传算法进行特征选择，特别是图像处理领域，即图像识别、指纹匹配、边缘检测、OCR等。我的问题是:1.有什么测试图像可以用来测试我的算法吗?2.关于适应度函数的设计有什么建议吗？
浏览 9提问于2016-03-07得票数 1
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我刚刚看到了华盛顿大学的一段视频，史蒂夫·布伦顿教授在视频中解释了如何使用特征脸进行分类，例如图像识别。A = USV^T 特征面分类用多幅图像训练深度神经网络容易吗？或者这是一项艰巨的任务？当我看到其他人在
浏览 0提问于2020-02-28得票数 1
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从神经网络的特定层中提取激活
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我当时正在研究一个图像识别问题。在训练模型之后，我保存了架构和权重。现在，我想使用该模型从其他图像中提取特征，并对其执行SVM。
浏览 12提问于2021-01-23得票数 0
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我的服务器从客户端接收照片。在我的例子中，服务器是网络服务器，但是我没有提到任何特定的技术，因为我可以选择任何免费的技术来为我提供解决方案。这些照片是从网络摄像机上传输的视频的快照。
照片上的图片可能有点倾斜
浏览 1提问于2014-02-02得票数 0
特征是32*32图像的RGB值。我使用Vowpal Wabbit Logistic损失函数对模型进行了100次迭代训练。在训练过程中，平均损失在0.02以下(我认为这个数字相当不错，对吧？)= 0.5 decay_learning_rate =1使用cache_file = train.vw.cache忽略文本输入而倾向于缓存输入num源=1平均重量标签预测特征0.017975 262144 262144.0 3 3073
每通完成运行次数= 3000次使用= 100次加权示例和= 300000.000000加权标记和= 0.0
浏览 3提问于2015-05-01得票数 2
好吧，首先正确地解释我的问题，或者我如何知道哪些png图像是哪个特征，即晶须、检测器、滤波器等特征？
浏览 0提问于2019-03-09得票数 0
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我正在制作一个汽车损伤检测模型，它将有两个类来检测。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。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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图像处理和神经网络方法
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作为第一步，我们正在开发一个图像识别、检测和跟踪python代码。我通过各种不同的方法来解决这个问题，并找到了答案。我对神经网络的方法感到困惑。
我们可以首先使用haar级联轻松(真的很快)检测人脸，然后使用精明的边缘检测或裁剪来裁剪出人脸的一部分。继续使用haar级联方法检测人脸的特征，如眼睛，鼻子，脸颊，嘴唇...然后找出它们之间的距离，找出比率，我们可以进一步使用这些比率来形成神经网络。不同的内部层将用于检
浏览 0提问于2015-07-16得票数 1
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这是一个研究问题，不是直接编程问题。算法做得很好，但是我需要更好地训练它。我的意思是:我想用机器学习算法来训练算法有更好的匹配。因此，让我们举一个例子：
我在一个符号上运行识别，算法会运行并发现这个符号是一辆汽车，然后我必须确认这个结果(可能通过单击“是”或“否”)算法应该从中学习。因此，如果我点击NO，算法应该知道这不是一辆汽车，下一次会有更好的结果(也许试着匹配其他东西)。如果我点击“是”，他就会知道他是对
浏览 2提问于2012-10-22得票数 2
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如何选择假设函数的度数？
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在正常的机器学习问题中，你会得到许多特征(例如：-如果你正在制作一个图像识别器)，所以当有很多特征时，你不能可视化数据(你不能绘制图形)。
浏览 0提问于2012-10-11得票数 3
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