Uma forma de processamento de sinal em que a entrada é uma imagem. Geralmente, trata a imagem digital como um sinal bidimensional (ou multidimensional). Esse processamento pode incluir restauração e aprimoramento de imagens (em particular, reconhecimento e projeção de padrões).
Estou trabalhando em um pequeno projeto que envolve os rostos dos usuários do twitter através de suas fotos de perfil. Um problema que encontrei é que, depois de filtrar todas as imagens, exceto as fotos nítidas, uma porcentagem pequena, mas significativa, dos usuários do twitter usa uma foto de...
Existem algumas variações de como normalizar as imagens, mas a maioria parece usar esses dois métodos: Subtraia a média por canal calculada em todas as imagens (por exemplo, VGG_ILSVRC_16_layers ) Subtrair por pixel / canal calculado sobre todas as imagens (por exemplo , CNN_S , consulte também a...
Embora todas as imagens no conjunto de dados MNIST estejam centralizadas, em uma escala semelhante e com a face para cima sem rotações, elas têm uma variação significativa de manuscrito que me intriga como um modelo linear atinge uma precisão de classificação tão alta. Tanto quanto eu consigo...
Estou confuso sobre o branqueamento ZCA e o branqueamento normal (que é obtido pela divisão dos componentes principais pelas raízes quadradas dos valores próprios de PCA). Até onde sei, xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf x_\mathrm{PCAwhite},...
Nos documentos de classificação da ImageNet, as taxas de erro 1 e 5 são unidades importantes para medir o sucesso de algumas soluções, mas quais são essas taxas? Na classificação ImageNet com redes neurais profundas convolucionais por Krizhevsky et al. todas as soluções baseadas em uma única CNN...
Dados dois histogramas, como avaliamos se são semelhantes ou não? É suficiente simplesmente olhar para os dois histogramas? O mapeamento simples de um para um tem o problema de que, se um histograma for ligeiramente diferente e ligeiramente alterado, não obteremos o resultado desejado. Alguma...
Eu escrevi um programa de computador que pode detectar moedas em uma imagem estática (.jpeg, .png, etc.) usando algumas técnicas padrão de visão computacional (Gaussian Blur, limiar, Hough-Transform etc.). Usando as proporções das moedas retiradas de uma determinada imagem, posso estabelecer com...
Não estou claro a razão pela qual normalizamos a imagem da CNN por (image - mean_image)?
Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 7 anos . Estou tentando aprender como a Rede Neural funciona no reconhecimento de imagens. Eu já vi alguns exemplos e fiquei ainda mais confuso. No exemplo do
Estou ciente de que houve muitos avanços no que diz respeito ao reconhecimento de imagens, classificação de imagens etc. com redes neurais profundas e convolucionais. Mas se eu treinar uma rede, digamos, em imagens PNG, funcionará apenas para imagens tão codificadas? Que outras propriedades da...
Qual é a maneira correta mais teórica da informação / física para calcular a entropia de uma imagem? Não me preocupo com a eficiência computacional agora - quero teoricamente o mais correto possível. Vamos começar com uma imagem em escala de cinza. Uma abordagem intuitiva é considerar a imagem...
Acabamos de abordar a Hipótese não linear de redes neurais de Andrew Ng, e tivemos uma pergunta de múltipla escolha para determinar o número de recursos para uma imagem da resolução 100x100 das intensidades de escala de escala . E a resposta foi 50 milhões, x10 755510710710^7 No entanto,...
Eu quero comparar duas imagens de rostos. Eu calculei seus histogramas LBP. Então agora eu preciso comparar esses dois histogramas e obter algo que diga o quanto esses histogramas são iguais (0 - 100%). Existem várias maneiras de resolver essa tarefa, mas os autores do método LBP enfatizam...
Atualmente, estou usando o treinamento Viterbi para um problema de segmentação de imagem. Eu queria saber quais são as vantagens / desvantagens de usar o algoritmo Baum-Welch em vez do treinamento em Viterbi.
Estou tentando aprender como usar os campos aleatórios de Markov para segmentar regiões em uma imagem. Não entendo alguns dos parâmetros no MRF ou por que às vezes a maximização de expectativas que realizo não converge para uma solução. A partir teorema de Bayes, eu tenho , onde é o valor de...
Eu estava lendo o artigo do FaceNet e no terceiro parágrafo da introdução diz: As abordagens anteriores de reconhecimento de face baseadas em redes profundas usam uma camada de classificação treinada sobre um conjunto de identidades de face conhecidas e, em seguida, usam uma camada de gargalo...
Depois de treinar um mapa auto-organizado, é possível calcular o U-Matrix . Existem algumas ferramentas para visualizá-lo manualmente e identificar clusters, mas estou me perguntando se existe algum algoritmo para executar esse processo de maneira automática (ou seja, não ter um humano olhando a...
Para algum algoritmo de reconstrução de volume em que estou trabalhando, preciso detectar um número arbitrário de padrões circulares nos dados de pontos 3D (provenientes de um dispositivo LIDAR). Os padrões podem ser arbitrariamente orientados no espaço e supõe-se que estejam (embora não...
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Desculpa-se pelo uso indevido de termos técnicos. Estou trabalhando em um projeto de segmentação semântica via redes neurais convolucionais (CNNs); tentando implementar uma arquitetura do tipo Encoder-Decoder, portanto, a saída é do mesmo tamanho que a entrada. Como você cria os rótulos? Que...