conv-neural-network

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CNN 매개 변수 추정

이미지에 존재하거나 존재하지 않는 작은 개체를 감지하는 이진 이미지 분류 작업을 위해 CNN을 디자인하려고합니다. 이미지는 크기가 512x512 (이미 2048x2048에서 dowmsampled) 인 그레이 스케일 (서명되지 않은 짧은 이미지)이며, 교육 및 테스트를 위해 수천 개의 이미지가 있습니다. CNN을 사용하여 처음으로 작업을 수행 할 때 ~ 80

tensorflow deep-learning keras conv-neural-network 2017-10-01

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Pytorch의 기존 모델에 선형 레이어 추가

기존 레이어에 기존 레이어에 새 레이어를 추가하고 원본 레이어에 레이어를 적용하려고합니다. 길쌈 레이어를 추가하면 모든 것이 완벽하게 작동하지만 선형으로 변경하면 훈련이되지 않습니다. 어떤 아이디어? 내가 (단지 ELU되지 않음) 다른 활성 기능을 시도 class ActorCritic(torch.nn.Module): #original model d

neural-network deep-learning conv-neural-network pytorch 2017-10-02

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Tensorflow의 기능 맵을 올바르게 연결하십시오.

Tensorflow를 사용하여 연구 논문에서 회선 신경망을 재현하려고합니다. 회선의 결과가 연결되는 다이어그램에는 여러 번 있습니다. 현재 (채널을 나타내는) 마지막 축을 따라 tf.concat (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/concat)을 사용하여 이러한 기능 맵을 연결합니다. 나는 원래 모든 축을 따

tensorflow deep-learning concatenation conv-neural-network 2017-10-02

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python-tf.write_file은 tensorflow에서 작동하지 않습니다.

객체 감지를위한 객체 좌표를 훈련시키는 코드가 있습니다. 제가 CNN 네트워크를 사용 출력층 회귀 ( bound_box_output 불리는) 계층 영상에서 객체를 돌려 (X0, Y0, 높이, 폭)이다. 이 레이어 후에는 손실 단계 바로 전에 이미지를 저장하려고합니다. i = 0 image_decoded = tf.image.decode_jpeg(tf.read

python-3.x tensorflow conv-neural-network 2017-10-03

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TF 오류 : 일치시킬 두 텐서의 모양

TF 웹 사이트의 MNIST 자습서를 기반으로 CNN 모델을 구현하려고합니다. 여기 내 코드 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import learn from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import mode

tensorflow conv-neural-network 2017-10-05

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양식 (이미지 형식)에서 관련 필드를 검색하는 학습 방법

사용자가 일부 양식을 나타내는 (스캔 한) PDF 파일을 업로드 할 수있는 응용 프로그램에서 작업 중이므로 관심있는 필드 주위에 경계 상자를 그려 그 OCR 된 내용을 구조화 된 텍스트 형식으로 반환합니다. 테두리 상자 그리기가 일종의 끌기이기 때문에 사용자가 요구하는 작업을 줄이는 방법을 생각하고있었습니다. 예를 들어 자동 감지 된 필드 분할을 제공 할

machine-learning computer-vision artificial-intelligence conv-neural-network object-recognition 2017-10-07

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길쌈 신경 네트워크는 테스트 세트 케라를 분류하지 않습니다.

고급 알츠하이머 병, 초기 알츠하이머 병 및 건강한 사람들 (3 클래스)을 가진 사람들의 3 차원 길쌈 신경 네트워크 [keras, tensorflow] 및 3D 두뇌 이미지가 있습니다. 나는 324 개의 이미지 세트와 74 개의 이미지 테스트 세트를 가지고있다. CNN을 훈련했을 때 나는 약 65-70 %의 정확도를 보였지만 테스트 세트에는 30-40 %

tensorflow neural-network keras classification conv-neural-network 2017-10-07

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사전 학습 된 네트워크를 사용하여 추출한 이미지의 음수 값의 의미는 무엇입니까

346 개 이미지의 경우 사전 훈련 된 모델 Alexnet (전송 학습 개념 사용)을 사용하여 추출한 4096 개의 피쳐가 있습니다. 이 음수 값은 무엇을 나타 냅니까? 그 음수 값을 0 또는 양수로 변환해도 괜찮습니까? , 당신은 단순히하거나 문제에 따라 제대로 작동하지 않을 수도 있습니다 다른 추출 기능 세트와 함께 일하게 될 것입니다 (0으로 음의 값

matlab image-processing machine-learning conv-neural-network 2017-10-08

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unet-like CNN의 결과를 수치로 계산하는 방법은 무엇입니까?

나는 unet-like CNN의 결과를 수치로 평가하는 방법을 찾고 있습니다. CNN은 그레이 스케일 이미지에서 아티팩트를 제거하도록 교육 받았습니다. 따라서 CNN은 각 채널에 아티팩트가 포함 된 9 채널 회색 음영 이미지 (부분적으로 중복되는 데이터가있는 9 개의 회색 음영 이미지이지만 서로 다른 아티팩트가 연결되어 -> 치수 [numTrainInput

deep-learning keras conv-neural-network evaluation 2017-10-10

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다중 레이블 이미지 분할 Unet

난로의 다중 레이블 분할을 위해 tenserflow U-net을 교육하려고합니다. 나는 3 개의 레이블을 가지고 있으며 예측은 3 개의 확률 맵 (모든 레이블에 대해 하나의 확률 맵)을가집니다. 네트워크의 기본 옵티 마이저이기도 한 모멘텀 옵티 마이저로 교육을 받았습니다. 초창기 반복에서 레이블 1과 레이블 2의 확률 매핑은 다르지만 일부 반복 (또는 에포

image tensorflow conv-neural-network convolution image-segmentation 2017-10-10

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