No processamento de imagens médicas, a maioria dos trabalhos publicados tenta reduzir a taxa de falsos positivos (FPR), enquanto na realidade os falsos negativos são mais perigosos do que os falsos positivos. Qual é a lógica por trás
Na minha classe, eu tenho que criar um aplicativo usando dois classificadores para decidir se um objeto em uma imagem é um exemplo de phylum porifera (seasponge) ou algum outro objeto. No entanto, estou completamente perdido quando se trata de técnicas de extração de recursos em python. Meu...
Estou brincando um pouco com convnets. Especificamente, estou usando o conjunto de dados kaggle gatos contra cães, que consiste em 25000 imagens rotuladas como gato ou cachorro (12500 cada). Consegui atingir cerca de 85% de precisão de classificação no meu conjunto de testes, no entanto,...
Quero treinar uma CNN para reconhecimento de imagem. As imagens para treinamento não têm tamanho fixo. Quero que o tamanho da entrada da CNN seja 50x100 (altura x largura), por exemplo. Quando redimensiono algumas imagens de tamanho pequeno (por exemplo, 32 x 32) para inserir o tamanho, o conteúdo...
Estou iniciando um projeto em que a tarefa é identificar os tipos de tênis nas imagens. Atualmente, estou lendo as implementações TensorFlow e Torch . Minha pergunta é: quantas imagens por classe são necessárias para alcançar um desempenho razoável de classificação?
A maioria dos modelos avançados de aprendizado profundo, como VGG, ResNet etc., requer imagens quadradas como entrada, geralmente com um tamanho de pixel de 224x224224x224224x224 . Existe uma razão pela qual a entrada tenha que ter a mesma forma ou posso construir um modelo convnet com, digamos,...
Qual é o problema de salto de dimensão no aprendizado de máquina (ocorrendo em redes neurais convolucionais e reconhecimento de imagem)? Eu pesquisei sobre isso, mas tudo o que recebo são informações sobre a física da deformação da forma do material. Seria mais útil para mim se alguém o explicasse...
Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica
Suponha que você tenha um arquivo de vídeo cuja ordem de pixels foi embaralhada uma vez. Ou seja, uma ordem aleatória foi definida uma vez e aplicada a todos os quadros. Existe alguma abordagem conhecida para recuperar a ordem inicial de pixels? Tenho algumas idéias para recuperar a topologia...
Na minha turma, muitas vezes preciso trabalhar com imagens de mapa de cores. Eu mostrava a imagem e tentava fazer inferências / observações sobre diferentes assuntos. Muitas vezes, eu realmente preciso quantificar alguns aspectos, mas é sempre muito aproximado e de alguma forma vago, porque as...