computer-vision

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MobileNet 사전 학습 된 모델 - 분류

저는 현재 1000 개의 카테고리 집합에서 이미지를 분류하는 미리 훈련 된 MobileNet 모델로 작업하고 있습니다. 내 IOS 응용 프로그램의 목적을 위해, 난 단지 그것을 인식/현장에서 개체의 한 유형을 분류해야합니다. 필요한 모델을 하나만 분류 할 수 있도록 모델을 교육하려면 어떻게해야합니까? 저는 기계 학습에 익숙하지 않으며 전송 학습 기술에 익숙

ios swift machine-learning neural-network computer-vision 2017-12-25

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opencv C++ 가장자리를 찾아 가장자리가 흰색이고 아래쪽이 검은 색이됩니다.

저는 opencv의 새로운 학습자입니다. 이제 몇 가지 그림을 일부 카드처럼 처리하고 싶습니다. 가장자리를 찾고 싶습니다. 하단 가장자리의 아래쪽이 검은 색이고 위쪽이 흰색 인 경우 opencv에서 이와 같은 가장자리를 찾을 수있는 방법이 있습니까?

opencv computer-vision edge-detection 2017-12-25

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파이썬은

내가 https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans/blob/master/h5tool.py 내가 위의 스크립트 라이브러리의 필요한 버전을 설치 파이썬 스크립트를 실행하는 내 파이썬 내부에 ​​2.7 가상 환경을 libjpeg8d 라이브러리 (http://archive.linuxfromscratch.org/

python-2.7 computer-vision deep-learning shared-libraries libjpeg 2017-12-25

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Facenet : 얼굴 임베딩 세트의 앙상블 사용

Facenet은 얼굴 인식을위한 심층 학습 모델입니다. 피쳐 추출을위한 훈련을받습니다. 즉, embedding이라는 고정 된 길이의 벡터로 이미지를 나타냅니다. 학습 후, 주어진 각 이미지에 대해 두 번째 마지막 레이어의 출력을 특징 벡터로 취합니다. 그 후에 특징과 거리 함수 (예 : 유클리드 거리)를 기반으로 검증 (두 이미지가 같은 사람인지 여부를 알

computer-vision deep-learning conv-neural-network ensemble-learning mixture-model 2017-12-26

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LFW에서 얼굴 검증을 위해 FaceNet 삽입을 평가하려면 어떻게해야합니까?

lfw 데이터 집합에서 모델을 평가할 수있는 스크립트를 만들려고합니다. 프로세스로서, (LFW 주석 목록을 사용하여) 한 쌍의 이미지를 읽고, 얼굴을 추적 및 자르고, 미리 정렬 된 facetet 모델 (tensorflow를 사용하여 .pb)을 통과시켜 피쳐를 추출합니다. 특징 벡터 크기 = (1,128)이고 입력 이미지는 (160,160)입니다. 확인 작

tensorflow computer-vision face 2017-12-26

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opencv의 부드러운 이미지에서 구멍을 보간하는 방법은 무엇입니까?

나는 다른 빛의 조건에 꽤 부드러운 이미지가 있습니다 을 그리고 정확하게 구멍을 작성해야합니다. 수정 : 쌍 선형 보간을 사용하겠습니다. 그런데 을 올바르게 사용하는 경우이 경우 사용 하시겠습니까? 무엇 interpolaion 방법는 가장 적합한 방법을 제대로 그것을 사용합니다.

algorithm opencv image-processing computer-vision interpolation 2017-12-27

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파이썬에서 복잡한 이미지의 바이너리 분할.

프로젝트 작업을 위해 바이너리 분할을 구현하려고했지만 이진 분할 코드에 집착했습니다. 난 그냥 그림의 플레이어와 배경의 continuos 세분화를 얻을 this 이미지 (손의 적절한 세분화)와 같은 싶습니다. imgort numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv

python image-processing computer-vision 2017-12-27

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이미지의 대상이 아닌 특정 이미지를 인식하십시오.

iPhone 카메라를 사용하여 특정 이미지를 인식해야합니다. 내 목표는 카메라 앞쪽에 인쇄물이나 기타 디스플레이가있을 때 그 이미지를 인식하는 20 개의 이미지 세트를 만드는 것입니다. 분류 자 ​​(CoreML)를 사용하는 것에 대해 생각했지만 의도 한 결과가 나오지 않을 것이라고 생각합니다. 예를 들어, 과일을 인식하는 모델을 가지고 바나나에 대한 두

ios computer-vision 2017-12-28

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미리 정의 된 양식에 필기 입력을위한 필드 식별 및 OCR (Optical Character Recognition)을 통한 데이터 입력 자동화

미리 작성된 양식을 직접 작성하여 데이터 입력을 자동화하려고합니다. 문자는 구분되지 않지만 필드는 테이블 아래 또는 테이블의 일부로 식별 할 수 있습니다. 나는 필기 OCR이 여전히 활발한 연구 분야이며, 나는 운전자 리뷰 기능을 포함 할 수 있으므로 정확도가 90 %를 넘을 것이라고 기대하지 않습니다. 필자가 생각한 첫 번째 해결책은 필드 식별 (http

forms opencv computer-vision ocr tesseract 2017-12-28

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갖는 문제를 해석하고 나는이 기술 보고서에서 방사 왜곡 보정 구현하기 위해 노력하고 방사 왜곡 보정

을 구현 : 나는 해석 적지하는 데 문제가 https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/tr98-71.pdf /보고서의 방정식을 이해합니다. 관심 방정식은 번호 11과 12이며, 이후에 매트릭스 공식이 제공됩니다. 내가 겪고있는 문제는 실제로 변수 중 일부에 대한 설명이 실제로 의

math computer-vision formula camera-calibration 2017-12-29

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