Une forme de traitement du signal où l'entrée est une image. Traitant généralement l'image numérique comme un signal bidimensionnel (ou multidimensionnel). Ce traitement peut inclure la restauration et l'amélioration d'image (en particulier, la reconnaissance de formes et la projection).
Je travaille sur un petit projet impliquant les visages des utilisateurs de Twitter via leurs photos de profil. Un problème que j'ai rencontré est qu'après avoir filtré toutes les images sauf les images qui sont claires, un pourcentage faible mais significatif d'utilisateurs de Twitter utilise une...
Il existe quelques variantes sur la façon de normaliser les images, mais la plupart semblent utiliser ces deux méthodes: Soustrayez la moyenne par canal calculée pour toutes les images (par exemple, VGG_ILSVRC_16_layers ) Soustrayez par pixel / canal calculé sur toutes les images (par exemple,...
Même si toutes les images du jeu de données MNIST sont centrées, avec une échelle similaire et face visible sans rotations, elles présentent une variation importante de l'écriture manuscrite qui me laisse perplexe sur la précision avec laquelle un modèle linéaire atteint une précision de...
Je suis confus quant au blanchiment ZCA et au blanchiment normal (obtenu en divisant les composants principaux par les racines carrées des valeurs propres de la PCA). Pour autant que je sache, xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf...
Dans les documents de classification d'ImageNet, les taux d'erreur parmi les premiers et les cinq premiers sont des unités importantes pour mesurer le succès de certaines solutions, mais quels sont ces taux d'erreur? Dans la classification ImageNet avec les réseaux de neurones à convolution...
À partir de deux histogrammes, comment pouvons-nous évaluer s'ils sont similaires ou non? Est-il suffisant de simplement regarder les deux histogrammes? La simple correspondance un à un pose le problème suivant: si un histogramme est légèrement différent et légèrement décalé, nous n'obtiendrons pas...
J'ai écrit un programme informatique capable de détecter des pièces de monnaie dans une image statique (.jpeg, .png, etc.) à l'aide de certaines techniques standard de vision par ordinateur (flou gaussien, seuillage, transformation de Hough, etc.). En utilisant les ratios des pièces capturées à...
Je ne comprends pas la raison pour laquelle nous normalisons l'image pour CNN par (image - mean_image)?
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre lors de la validation croisée. Migré il y a 7 ans . J'essaie d'apprendre comment Neural Network fonctionne sur la reconnaissance d'image. J'ai vu quelques exemples et je suis devenu encore plus confus. Dans...
Je suis conscient qu'il y a eu beaucoup d'avancées en matière de reconnaissance d'image, de classification d'image, etc. avec des réseaux neuronaux profonds et convolutionnels. Mais si je forme un réseau sur, disons, des images PNG, cela ne fonctionnera- t-il que pour les images ainsi encodées?...
Quelle est la façon correcte le plus théorique / physique-théorique de calculer l'entropie d'une image? Je ne me soucie pas de l'efficacité informatique en ce moment - je la veux théoriquement aussi correcte que possible. Commençons par une image en niveaux de gris. Une approche intuitive consiste...
Je viens de couvrir l'hypothèse non linéaire d'Andrew Ng sur les réseaux neuronaux, et nous avons eu une question à choix multiples pour déterminer le nombre de caractéristiques pour une image de résolution 100x100 d' intensités en échelle de gris . Et la réponse était 50 millions, x10...
J'utilise actuellement la formation Viterbi pour un problème de segmentation d'image. Je voulais savoir quels sont les avantages / inconvénients de l'utilisation de l'algorithme Baum-Welch au lieu de la formation Viterbi.
Je veux comparer deux images de visages. J'ai calculé leurs histogrammes LBP. Alors maintenant, je dois comparer ces deux histogrammes et obtenir quelque chose qui dira combien ces histogrammes sont égaux (0 - 100%). Il existe de nombreuses façons de résoudre cette tâche, mais les auteurs de la...
J'essaie d'apprendre à utiliser les champs aléatoires de Markov pour segmenter des régions dans une image. Je ne comprends pas certains des paramètres du MRF ni pourquoi la maximisation des attentes que j'effectue ne parvient pas parfois à converger vers une solution. En partant du théorème de...
Je lisais le papier FaceNet et dans le 3ème paragraphe de l'introduction il dit: Les approches précédentes de reconnaissance de visage basées sur des réseaux profonds utilisent une couche de classification formée sur un ensemble d'identités de visage connues, puis prennent une couche intermédiaire...
Après la formation d' une carte d'auto-organisation, on peut calculer le U-Matrix . Il existe des outils pour le visualiser manuellement et identifier les clusters, mais je me demande s'il existe un algorithme pour effectuer ce processus de manière automatique (c'est-à-dire ne pas avoir un humain...
Pour un algorithme de reconstruction de volume sur lequel je travaille, je dois détecter un nombre arbitraire de motifs circulaires dans des données de points 3D (provenant d'un appareil LIDAR). Les motifs peuvent être arbitrairement orientés dans l'espace et être supposés se situer (bien que pas...
S'excuse pour l'utilisation abusive des termes techniques. Je travaille sur un projet de segmentation sémantique via des réseaux de neurones convolutifs (CNN); essayer d'implémenter une architecture de type Encodeur-Décodeur, donc la sortie est de la même taille que l'entrée. Comment concevez-vous...
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec...