Forma przetwarzania sygnału, w której wejściem jest obraz. Zwykle traktuje obraz cyfrowy jako sygnał dwuwymiarowy (lub wielowymiarowy). Przetwarzanie to może obejmować przywracanie i ulepszanie obrazu (w szczególności rozpoznawanie wzorców i projekcję).
Pracuję nad małym projektem z udziałem twarzy użytkowników Twittera za pośrednictwem ich zdjęć profilowych. Problem, z którym się spotkałem, to fakt, że po odfiltrowaniu wszystkich zdjęć oprócz tych, które są wyraźnymi zdjęciami portretowymi, niewielki, ale znaczny odsetek użytkowników Twittera...
Istnieją pewne warianty normalizacji obrazów, ale większość wydaje się używać tych dwóch metod: Odejmij średnią na kanał obliczoną dla wszystkich zdjęć (np. VGG_ILSVRC_16_layers ) Odejmij według pikseli / kanałów obliczonych na wszystkich obrazach (np. CNN_S , zobacz także sieć referencyjną Caffe...
Mimo że wszystkie obrazy w zestawie danych MNIST są wyśrodkowane, z podobną skalą i odkryte bez rotacji, mają znaczącą odmianę pisma ręcznego, która zastanawia mnie, w jaki sposób model liniowy osiąga tak wysoką dokładność klasyfikacji. O ile jestem w stanie sobie wyobrazić, biorąc pod uwagę...
Jestem zdezorientowany co do wybielania ZCA i normalnego wybielania (które uzyskuje się poprzez podzielenie głównych składników przez pierwiastki kwadratowe wartości własnych PCA). Z tego co mi wiadomo, xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf...
W dokumentach klasyfikacyjnych ImageNet wskaźniki błędu 1 i 5 są ważnymi jednostkami do pomiaru sukcesu niektórych rozwiązań, ale jakie są te poziomy błędów? W ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks autorstwa Krizhevsky i in. każde rozwiązanie oparte na jednym CNN (strona...
Napisałem program komputerowy, który potrafi wykrywać monety na obrazie statycznym (.jpeg, .png itp.) Przy użyciu standardowych technik wizji komputerowej (rozmycie gaussowskie, progowanie, transformata Hougha itp.). Używając proporcji monet zebranych z danego obrazu, mogę z całą pewnością ustalić,...
Biorąc pod uwagę dwa histogramy, jak oceniamy, czy są one podobne, czy nie? Czy wystarczy spojrzeć na dwa histogramy? Proste mapowanie jeden na jeden ma problem polegający na tym, że jeśli histogram jest nieco inny i nieznacznie przesunięty, nie uzyskamy pożądanego wyniku. Jakieś...
Nie jestem jasne, dlaczego znormalizowaliśmy obraz dla CNN o (image - mean_image)?
To pytanie zostało przeniesione z przepełnienia stosu, ponieważ można na nie odpowiedzieć w ramach weryfikacji krzyżowej. Migrował 7 lat temu . Próbuję dowiedzieć się, jak sieć neuronowa działa na rozpoznawanie obrazów. Widziałem kilka przykładów i stałem się jeszcze...
Wiem, że wprowadzono wiele postępów w zakresie rozpoznawania obrazów, klasyfikacji obrazów itp. Z głębokimi, splotowymi sieciami neuronowymi. Ale jeśli trenuję sieć na przykład na obrazach PNG, czy będzie ona działać tylko dla obrazów tak zakodowanych? Jakie inne właściwości obrazu mają na to...
Jaki jest najbardziej poprawny pod względem teoretycznym / informacyjnym sposób obliczenia entropii obrazu? W tej chwili nie dbam o wydajność obliczeniową - chcę, aby teoretycznie była jak najbardziej poprawna. Zacznijmy od obrazu w skali szarości. Jednym intuicyjnym podejściem jest rozważenie...
Wystarczy pokryte Andrew Ng za Non-liniowy Zakładany Neural Netowrks, i mieliśmy wiele pytanie wybór dla określenia liczby funkcji dla obrazu rozdzielczości 100x100 z grescale intensywności. Odpowiedź brzmiała 50 milionów, 555 x10710710^7 Jednak wcześniej dla obrazu w skali szarości 50 x 50...
Chcę porównać dwa obrazy twarzy. Obliczyłem ich histogramy LBP. Więc teraz muszę porównać te dwa histogramy i uzyskać coś, co powie, ile te histogramy są równe (0 - 100%). Istnieje wiele sposobów rozwiązania tego zadania, ale autorzy metody LBP podkreślają (Opis twarzy z lokalnymi wzorami...
Obecnie używam szkolenia Viterbi do problemu segmentacji obrazu. Chciałem wiedzieć, jakie są zalety / wady korzystania z algorytmu Baum-Welch zamiast treningu Viterbi.
Próbuję nauczyć się korzystać z losowych pól Markowa do segmentowania regionów na obrazie. Nie rozumiem niektórych parametrów w MRF ani tego, dlaczego maksymalizacja oczekiwań, którą wykonuję, czasami nie jest zbieżna z rozwiązaniem. Zaczynając od twierdzenia Bayesa, mam , gdzie y jest wartością...
Czytałem FaceNet papier i w 3. akapicie wprowadzenia mówi: Wcześniejsze podejścia do rozpoznawania twarzy oparte na głębokich sieciach wykorzystywały warstwę klasyfikacyjną przeszkoloną w oparciu o zestaw znanych tożsamości twarzy, a następnie przyjmowały pośrednią warstwę wąskiego gardła jako...
W przypadku niektórych algorytmów rekonstrukcji objętości, nad którymi pracuję, muszę wykryć dowolną liczbę wzorów kołowych w danych punktów 3d (pochodzących z urządzenia LIDAR). Wzory mogą być dowolnie zorientowane w przestrzeni i można założyć, że leżą (choć nie idealnie) w cienkich płaszczyznach...
Przeprasza za niewłaściwe użycie terminów technicznych. Pracuję nad projektem segmentacji semantycznej za pośrednictwem splotowych sieci neuronowych (CNN); próbuje zaimplementować architekturę typu Enkoder-Dekoder, dlatego wyjście ma ten sam rozmiar co wejście. Jak projektujesz etykiety? Jaką...
Po przeszkoleniu samoorganizującej się mapy można obliczyć U-Matrix . Istnieje kilka narzędzi do ręcznej wizualizacji i identyfikacji klastrów, ale zastanawiam się, czy istnieje jakiś algorytm do wykonania tego procesu w sposób automatyczny (tj. Bez patrzenia na postać w celu zidentyfikowania...
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...