신경망을위한 데이터 세트에 pybrain 이미지 입력 ​​

Question

나는 올바르게 훈련 된 후에 특정 도로 표지를 식별하고 각 표지 유형에 대해 다른 출력을 반환하는 신경망을 작성하려고합니다. 네트워크 교육을 시작하기 전에 pybrain 웹 사이트에서 데이터 세트가 항상 값의 배열이고 각 입력에 입력 및 대상이 포함되어 있다는 것을 알았습니다. 내 NN 이미지는 그레이 스케일 픽셀 데이터 (숫자의 간단한 배열)로 변환되었습니다. 각 데이터 세트를 조정하려면 각 픽셀에 대한 목표 값을 어떻게 든 추가해야합니까? 그렇다면 어떻게해야할까요?

Answer 1

신속한 답변
아니, 당신은 모든 단일 픽셀의 대상이 필요하지 않습니다, 당신은 당신의 입력 데이터로 하나의 이미지에서 픽셀을 처리하고 해당 데이터에 대상을 추가 할 수 있습니다.

당신이해야 할 노력은 무엇
분류 문제를 해결하는 것입니다 LONG 답변. 숫자의 배열로 표현 된 이미지가 있고 제한된 클래스 세트의 일부 클래스로 분류해야합니다. 그래서 금지 표지판 (나는 원어민이 아니며, 무언가를 금지하는 표지판을 어떻게 부르는 지 모르겠다)과 정보 표지판이라는 2 가지 수업이 있다고 가정 해 보겠습니다. 그 금지 표지판을 말할 수 우리의 1 급 및 정보 표시는 클래스 2입니다
다음과 같아야 데이터 세트 :
(클래스 [숫자 기호의 표현]) - 이후 그 후 단일 샘플

을, 그것은 분류 문제가있어 DataSet 클래스의 _convertToOneOfMany() 메서드를 사용하여 대상을 여러 출력으로 변환하는 것이 좋습니다.

나는 비슷한 질문에 대답했습니다 here, 그것을 확인해보십시오.