«computer-vision» 태그된 질문

신경망을 배우고 싶습니다. 저는 전산 언어 학자입니다. 통계 머신 러닝 접근법을 알고 있으며 파이썬으로 코딩 할 수 있습니다. 나는 개념부터 시작하여 계산 언어학 관점에서 유용 할 수있는 인기있는 모델을 알고 있습니다. 참고 용으로 웹을 탐색하고 몇 권의 책과 자료를 찾았습니다. Ripley, Brian D. (1996) 케임브리지 패턴 인식 및 신경망 비숍, …

43 neural-networks  deep-learning  references  natural-language  computer-vision 

컴퓨터 비전에 대한 배경 지식이 없지만 이미지 처리 및 회선 신경망 관련 기사 및 논문을 읽을 때 끊임없이 translation invariance, 또는 이라는 용어에 직면합니다 translation invariant. 또는 컨볼 루션 작업이 제공하는 많은 것을 읽었 translation invariance습니까? !! 이것은 무엇을 의미 하는가? 나는 우리가 어떤 모양으로 이미지를 바꾸더라도 이미지의 실제 개념은 …

36 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

물체 감지를 위해 컨볼 루션 신경망에 입력으로 가변 크기의 이미지를 제공 할 수 있습니까? 가능하다면 어떻게 할 수 있습니까? 그러나 이미지를 자르려고하면 이미지의 일부를 잃어 버리고 크기를 조정하려고하면 이미지의 선명도가 사라집니다. 이미지 선명도가 주요 고려 사항 인 경우 고유 네트워크 속성을 사용하는 것이 가장 좋다는 것을 의미합니까?

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

나는 컴퓨터 비전의 잘못된 문제에 대한 최적화에 대해 읽고 있었고 Wikipedia의 최적화에 대한 아래의 설명을 보았습니다. 내가 이해하지 못하는 것은 왜 Computer Vision 에서이 최적화를 " 에너지 최소화 "라고 부르는가? 최적화 문제는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. 을 감안할 때 : 함수 일부 세트에서 실제 숫자f:A→Rf:A→Rf: A \to RAAA 구함 …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

힌지 손실을 이용하여 정의 될 수있는 및 로그 손실로 정의 될 수 로그 ( 1 + EXP ( - Y I w T는 X I를 ) )max(0,1−yiwTxi)max(0,1−yiwTxi)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)log(1+exp(−yiwTxi))log(1+exp⁡(−yiwTxi))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) 다음과 같은 질문이 있습니다. 힌지 손실의 단점이 있습니까 (예 : http://www.unc.edu/~yfliu/papers/rsvm.pdf에 언급 된 특이 치에 민감 함 )? 하나와 다른 …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

보행자 감지 라는 작업을 해결하려고 노력하고 있으며 사람, 부정-배경이라는 두 가지 범주의 긍정적 인 이진 clasifer를 훈련시킵니다. 데이터 세트가 있습니다. 긍정 수 = 3752 음수 = 3800 train \ test split 80 \ 20 % 및 RandomForestClassifier 양식 scikit-learn 을 매개 변수와 함께 사용합니다. RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= -1) 점수를 얻습니다 …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

콘텐츠 기반 이미지 검색 시스템을 만드는 데이터 마이닝 할당이 있습니다. 5 마리의 동물 이미지가 20 개 있습니다. 총 100 개의 이미지가 있습니다. 내 시스템은 가장 관련성이 높은 10 개의 이미지를 입력 이미지로 반환합니다. 이제 Precision-Recall 곡선으로 시스템 성능을 평가해야합니다. 그러나 Precision-Recall 곡선의 개념을 이해하지 못합니다. 내 시스템이 고릴라 이미지에 대해 …

12 data-mining  matlab  precision-recall  curves  computer-vision 

딥 러닝을 사용하여 얼굴 / 비 얼굴 이진 감지를 훈련하고 싶습니다. 어떤 손실을 사용해야합니까? SigmoidCrossEntropyLoss 또는 Hinge-loss 라고 생각합니다 . 맞습니까?하지만 softmax를 사용해야하지만 클래스가 두 개인 지 궁금합니다.

11 deep-learning  loss-functions  computer-vision  conv-neural-network 

예를 들어, 사람의 사진을 기반으로 연령 추정기를 구축한다고 가정 해 봅시다. 아래에는 정장을 입은 두 사람이 있지만 첫 번째 사람은 두 번째 사람보다 젊습니다. (출처 : tinytux.com ) 이것을 의미하는 많은 특징, 예를 들어면 구조가 있습니다. 그러나 가장 눈에 띄는 특징은 머리 크기와 신체 크기 의 비율입니다 . (출처 : …

11 neural-networks  computer-vision 

현재 컨볼 루션 신경망을 사용하여 얼굴을 인식하는 얼굴 인식 소프트웨어를 개발 중입니다. 나의 독서에 기초하여, 나는 컨볼 루션 신경망이 가중치를 공유하여 훈련하는 동안 시간을 ​​절약 할 수 있다는 것을 모았다. 그러나 어떻게 역 전파 (backpropagation)를 조정하여 컨볼 루션 신경망에서 사용될 수 있습니까? 역 전파에서, 이와 유사한 공식을 사용하여 가중치를 훈련시킵니다. …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

이미지 인식을 위해 컨볼 루션 네트워크를 만들고 있는데 크기가 다른 이미지를 입력 할 수 있는지 궁금합니다. 이 프로젝트에서 : https://github.com/harvardnlp/im2markup 그들은 말합니다 : and group images of similar sizes to facilitate batching 따라서 전처리 후에도 이미지의 크기는 여전히 다르므로 수식의 일부를 잘라 내지 않기 때문에 의미가 있습니다. 다른 크기를 사용하는 …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

CNN (Convolutional Neural Networks)을 사용한 객체 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업에서 네트워크는 매력적인 성능을 제공합니다. 그러나 컨볼 루션 레이어에서 매개 변수를 설정하는 방법을 잘 모르겠습니다. 예를 들어, 그레이 스케일 이미지 ( 480x480) 인 제 1 컨볼 루션 레이어는와 같은 컨벌루션 연산자를 사용할 수 있으며 11x11x10, 여기서 숫자 10 은 컨볼 …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision 

앵커링에 관해 이야기 할 때의 더 빠른 RCNN 논문에서 "참조 상자 피라미드"를 사용한다는 것은 무슨 의미입니까? 이것은 각 W * H * k 앵커 포인트에서 경계 상자가 생성된다는 의미입니까? 여기서 W = 너비, H = 높이 및 k = 종횡비의 수 * 숫자 스케일 종이 링크 : https://arxiv.org/abs/1506.01497

10 deep-learning  computer-vision 

이진 분류 작업에서 불균형 데이터 세트가 있습니다. 양수 양 대 음수 양은 0.3 % 대 99.7 %입니다. 긍정과 부정 사이의 격차가 큽니다. MNIST 문제에 사용 된 구조로 CNN을 훈련하면 테스트 결과에서 높은 음수 비율이 나타납니다. 또한 훈련 오류 곡선은 처음에 몇 개의 에포크에서 빠르게 내려가지만 다음 에포크에서 동일한 값을 유지합니다. …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision