conv-neural-network

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cnn (alexnet)을 훈련시키기 위해 훈련 데이터에서 그림 정렬하기

나는 에뮬레이트 된 nes 게임 (f1 레이서)에서 푸티지를 사용하여 alexnet을 훈련하고 있으며, 게임 자체만으로 게임을 진행할 수 있습니다. 훈련 데이터를 캡처하는 동안 게임의 배경이 회색 픽셀 값 (옅은 노란색에서 검은 색 같은 영역으로 변경 될 때)이 크게 바뀌고 있습니다. 거기에 함수 (cv2 아마도?) 또는 픽셀 값 (가능하면 특정 지역)에

python conv-neural-network training-data cv2 2017-10-27

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방법은 다음과 같이 파이썬/TensorFlow

나는 처음에 내 가중치를 설정 : def new_weights(shape): return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.05)) 하지만 난 무게 -0 다음 그림과 같이 한 것을 깨달았다 : 을 은 그럼 그런 식으로 정의하기로 결정하고, 나를 위해 무게는 더 허용 : def new_weigh

python python-2.7 tensorflow conv-neural-network 2017-10-27

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일반 CNN 네트워크에서 얼마나 많은 연결 레이어가 사용되어야하는지에 대한 아이디어

AlexNet, VGG, ZF net 등과 같은 ILSVRC의 유명한 CNN 구조에 주목합니다. 모두 완전히 연결된 두 개의 레이어를 사용합니다. 출력 레이어에 의해. 그럼 왜 두 개입니까? 이것 뒤에는 본질적인 아이디어가 있습니까? 이 방법으로 이해하려고 노력합니다. 완전히 연결된 레이어 이전에는 여러 가지 고급 기능이 포함될 수있는 길쌈 레이어가 있습니

machine-learning neural-network computer-vision deep-learning conv-neural-network 2017-10-30

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심층 학습에서 CNN의 창 크기를 선택하는 방법은 무엇입니까?

CNN (Convolutional Neural Network)에서 필터는 가중치 공유를 위해 선택됩니다. 예를 들어, 다음 그림에서 보폭 (인접 뉴런 사이의 거리)이 1 인 3x3 창이 선택됩니다. enter image description here enter image description here 그래서 내 질문은 : 방법 창 크기를 선택? 스트라이드가

machine-learning deep-learning conv-neural-network 2017-10-31

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NetSpec()으로 Deconvolution 레이어 만들기 : SyntaxError

나는 키보드를 caffe.NetSpec() 함수로 정의하는 단계를 밟고 있으며 프로그래밍에 익숙하지 않습니다. 나는 NetSpec에 의해 그물을위한 Deconvolution 층을 창조하는 기능을 정의하고있다. 다음은 계층 정의되어야이다 layer { name: "deconv1" type: "Deconvolution" bottom: "bottom1"

neural-network computer-vision caffe conv-neural-network pycaffe 2017-10-31

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에 ValueError : 타겟 검사 오류 : 예상 dense_2하는 4 차원이 있지만 모양 배열있어 행 (7942, 1)

I는 CNN을 사용하는 화상 분류 작업을 위해 다음의 기능 API를 사용하고 : def create_model(X_train, X_test): visible = Input(shape=(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) conv1 = Conv2D(32, kernel_size=4, activation='

python keras conv-neural-network convolution valueerror 2017-11-01

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Tensorflow : "로그와 레이블은 같은 크기 여야합니다."

연구 논문을 바탕으로 깊은 CNN을 작성했으며 이제는 그것을 학습하려고합니다. 내가 수행 한 모든 컨볼 루션과 디콘 션션이 끝나면 최종 결과가 나옵니다. final = tf.add(add1,add2) print(final) Tensor("Add_35:0", shape=(1, 32, 32, 7, 1), dtype=float32) 제 모델에는 각 픽셀

python tensorflow deep-learning conv-neural-network 2017-11-01

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Tensorflow : 입력 데이터 준비

연구 논문에서 심 신경 네트워크를 복제하려고합니다. 내가 모델을 설계 완료 , 지금은 훈련 데이터를 준비하려고 오전 : 아키텍처는 여기에서 찾을 수 있습니다. 여기에 가이드로있는 tensorflow 자습서를 사용했습니다. https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros mnist 데이터의 경우 27x27 이미지는 x

python tensorflow deep-learning conv-neural-network 2017-11-01

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똑같은 데이터로 깊은 CNN을 연습하고 테스트하십시오.

저는 연구 논문 (tensorflow를 사용하여)에서 깊은 CNN을 만들었고 모든 것이 올바르게 수행 되었다면 지금은 궁금합니다. 결국 CNN을 많은 이미지로 테스트하고 테스트하기를 원하지만 현재는 하나의 이미지 만 가지고 있습니다. CNN이 항상 100 %의 정확도를 유지해야하는 경우이 하나의 이미지를 교육 및 테스트 데이터로 사용하려면

machine-learning tensorflow deep-learning conv-neural-network 2017-11-01

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Adam Optimizer 실행

한 단계의 교육을 위해 AdamOptimizer를 성공적으로 실행하려고 시도 중입니다. 콘솔은 추한보고 에러 침된다 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate) init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(

python tensorflow conv-neural-network 2017-11-01

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