특별히 구조화 된 텍스트 (MRZ)가있는 영역을 탐지하기 위해 캐스케이드를 학습하려고합니다. 나는 200 개의 양성 샘플과 572 개의 음성 샘플을 수집했다. ~ 프로세스가 실행 opencv_traincascade.exe -data cascades -vec vector/vector.vec -bg bg.txt -numPos 200 -numNeg 572 -nu
누구나 미래의 보이지 않는 이미지를 예측하기 위해 훈련 된 매개 변수를 회선 그물에 저장하는 방법을 알려줄 수 있습니까? 신경망에서 매개 변수 (가중치 및 바이어스)를 저장할 수 있으며 예측 된 이러한 저장된 매개 변수를 사용하여 앞으로 prop 기능을 실행할 수 있습니다. 그러나 Conv net에서 우리는 많은 매개 변수를 스스로 정의하지 않고 텐서 흐름
카메라에 부착 된 자이로 스코프의 판독 값이 3D로 카메라의 방향을 설명합니다 (예 : 오일러 각 3 개). 나는이 포즈에서 사진을 찍는다. 그 후 카메라를 평면 자체에 수직으로 찍은 것처럼 이미지를 다른 이미지로 변환하고 싶습니다. OpenCV에서 어떻게하면 좋을까요? 누군가 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있습니까?
나는이 tutorial을 따라 파이썬 환경에서 tensorflow를 설정하고 있습니다. 결국,이 프로그램은 강아지 주위에 상자가있는 여러 그림을 반환해야합니다 (페이지 끝 부분 참조). 지침을 정확히 따라 왔으며 설치 중에 문제를 발견하지 못했습니다. 그러나 결국에는 그림이 나오지만 상자 나 식별자는 없습니다. my result (no boxes) 어떻게이
예를 들어이 객체의 기록 위치를 기준으로 다중 점 객체 (조인트가있는 손 모양과 같은 연결 객체)를 예측하는 방법 시계열 벡터 데이터). 어떤 기계 학습 기술이이 경우 잘 수행되는지, 파이썬에서이를 수행하는 방법 (예 : 원래의 목표 변수를이 다차원 벡터 목표 변수로 대체하는 방법)이 있습니까? 같은 일 (3 시간 스탬프 2 점 개체) model = #su
나는 그것이 원래 논문의 저자에 의해 CAFFE에서 구현 처음부터 resnet (50)을 구현하려면,하지만 난 때문에이 저장소에 tensorflow 구현 를 원하는 : https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 이 이미지 그에 : http://ethereon.github.io/netscope/#/gist/d
입니다 난 할 노력하고있어 .. 학습으로 추정 포즈 : 손의 사진이 막대기를 들고, 나는 관절의 3 차원 위치를 알고, 또는 3D는 각 사진의 포즈. 사진은 동일한 위치에서 가져 오므로 손만이 움직입니다. 입력 : 손 그림 출력 : 3D 손 포즈 가능한가요, 그렇다면 어떻게 할 수 있습니까? 저는 ML에 초보자이기 때문에 좋은 이해를위한 아이디어를 얻고 싶
ToF 카메라를 사용하는 C++ 프로젝트에서 작업 중입니다. 카메라는 실내에 있으며 벽, 문 또는 다른 큰 평면을 감지해야합니다. 현재 OpenCV를 사용하고 있지만 다른 C++ 라이브러리를 사용하는 응답도 괜찮습니다. 표면이 회전하고 카메라를 직접 마주 보지 않는 경우에도 표면을 감지하는 데 유용한 알고리즘은 무엇입니까? 나는 포인트 클라우드를 만들고 R