image-recognition

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에 대한 tensorflow의 지시에서 label_image.py를 사용 할 수 없습니다 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/?utm_campaign=chrome_series_machinelearning_063016&utm_source=gdev&utm_medium=yt-

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Weka에서 새로운 이미지 분류하기

나는 Trainable Weka Segmentation 플러그인을 사용하여 imageJ에서 이미지를 분류했으며 arff 파일을 받았습니다. 목적은 특정 객체가 이미지에 있는지 여부를 인식하여 두 개의 클래스가있는 것입니다. 오브젝트와 not-object. Java에서이 파일을 사용하여 새 이미지를 분류하고 이미지에 객체가 있는지 확인하는 방법은 무엇입니까?

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Python API로 작성된 교육을 Java API의 LabelImage 모듈에 대한 입력으로 사용 하시겠습니까?

java tensorflow API에 문제가 있습니다. python tensorflow API를 사용하여 output_graph.pb 및 output_labels.txt 파일을 생성하여 교육을 수행했습니다. 이제 어떤 이유로 든 이러한 파일을 Java tensorflow API의 LabelImage 모듈에 대한 입력으로 사용하고 싶습니다. 나는 그 모듈이

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PyAutoGUI 이미지 인식 - 픽셀 컬러 매칭과 약간의 문제

PyAutoGUI의 이미지 인식 기능 (pyautogui.locateCenterOnScreen)을 사용하여 봇 프로그램에서 가능한 블록을 멈추려 고 간단한 '확인'버튼을 인식하여 가능한 블록 오류 메시지. 그러나 기능은 때로는 다른 오류 메시지를 스크린 샷으로 표시하고 픽셀 색상을 나란히 비교하여 알기 때문에 작동합니다. 내가 알아 낸 결과는 서로 다른 두

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VGG-16을 훈련시키는 데 몇 개의 신기원이 필요합니까?

3k 이미지가 포함 된 데이터 세트를 사용하여 VGG-16 모델을 처음부터 교육합니다. 나는 Gens없이 Tensorflow 플랫폼과 8 cpus를 사용합니다. 훈련 속도 - 0.01, 무게 붕괴 - 0.0005, 모멘텀 - 0.9, 배치 크기 - 64, 약 3 일 동안 내가 보관했습니다 교육. 그러나 훈련의 정확도는 20 에포전 이후 약 15 % -20

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나는 현재 이미지 분류 셉션을 재교육 할 수있는 튜토리얼을 따라 ML

Google 클라우드에 셉션을 재교육 할 때 레이블 이름을 변경 : 나는 내 수업의 인덱스 등을 얻을 API와 예측을 할 때, 그러나 https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/12/how-to-train-and-classify-images-using-google-cloud-machine-learning-and-cloud

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Tensorflow 최종 레이어 재교육하지만 이전 Imagenet 클래스 사용 계속

내 목표는 Tensorflow Inception과 함께 제공되는 기존 1000 Imagenet 클래스에 더 많은 클래스를 추가하는 것입니다. 지금은 bazel-bin/inception/imagenet_train을 사용하여 처음부터 교육을 통해 모든 것을 다시 실행할 수 있지만 새로운 클래스를 추가 할 때마다 특히 시간이 많이 걸릴 것입니다. bazel-bi

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Inception 재교육 오류.

나는 Docker를 사용하지 않습니다. 그래서 retrain.py의 url을 변경해야했습니다. 나는이 명령을 집에서 돌리고있다. flower_photos와 폴더가 들어있는 tf_files 폴더가 있습니다. sudo python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/tensorflow/tensorflow/e

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Tensorflow 인 셉션 FeedInputs : 찾을 수없는 내가 tensorflow 사이트에 처음 튜토리얼을 시도

공급 출력 입력 : bazel 빌드가 성공적으로 수행되지만 https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/image_retraining/ 나는이 명령 WTH 이미지 클래스를 예측하려고하면 bazel build tensorflow/examples/label_image:label_image && \ bazel-bin

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이미지 분류기에서 객체 감지기를 만드는 방법은 무엇입니까?

나는 5 가지 종류의 차량을 분류 할 수있는 tensorflow 모델 (retrained 개시 모델)을 가지고 있습니다. 이제이 훈련 된 모델로이 5 개의 클래스 모두에 대해 객체 검출기를 만들어야합니다. 마지막 레이어를 제거하여 완료 할 수 있습니까? 어느 한 사람이 나에게 더 나아갈 방법을 제안 할 수 있습니까?