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मेडिकल इमेजिंग में अधिकांश प्रकाशित काम झूठी सकारात्मकता को कम करने की कोशिश क्यों करते हैं?
चिकित्सा छवि प्रसंस्करण में, अधिकांश प्रकाशित कार्य झूठी सकारात्मक दर (FPR) को कम करने की कोशिश करते हैं, जबकि वास्तव में झूठी नकारात्मक झूठी सकारात्मक से अधिक खतरनाक होती हैं। इसके पीछे तर्क क्या है?

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पायथन में छवियों की सुविधा निष्कर्षण
मेरी कक्षा में मुझे यह तय करने के लिए दो क्लासिफ़ायर का उपयोग करके एक एप्लिकेशन बनाना होगा कि क्या किसी छवि में कोई वस्तु फ़ाइलम पोरिफेरा (सीस्पाज़ोन) या किसी अन्य वस्तु का उदाहरण है। हालाँकि, मैं पूरी तरह से खो गया हूँ जब यह अजगर में निष्कर्षण तकनीक की …

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ओवर-न्यूटिंग नेटवर्क। ड्रॉपआउट मदद नहीं कर रहा है
मैं काफिले के साथ थोड़ा खेल रहा हूं। विशेष रूप से, मैं कागले बिल्लियों-बनाम-कुत्तों के डेटासेट का उपयोग कर रहा हूं, जिसमें 25000 छवियां शामिल हैं, जिन्हें या तो बिल्ली या कुत्ते (12500 प्रत्येक) के रूप में लेबल किया गया है। मैं अपने परीक्षण सेट पर लगभग 85% वर्गीकरण सटीकता …

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सीएनएन के लिए छवि का आकार परिवर्तन और पैडिंग
मैं छवि पहचान के लिए एक सीएनएन को प्रशिक्षित करना चाहता हूं। प्रशिक्षण के लिए छवियों का आकार निश्चित नहीं है। मैं उदाहरण के लिए CNN के लिए इनपुट आकार 50x100 (ऊंचाई x चौड़ाई) होना चाहता हूं। जब मैं इनपुट आकार के लिए कुछ छोटे आकार की छवियों (उदाहरण के …

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गहरी शिक्षा में वर्ग छवियों का कारण
वीजीजी, रेसनेट आदि जैसे अधिकांश उन्नत गहन शिक्षण मॉडल में इनपुट के रूप में चौकोर चित्रों की आवश्यकता होती है, आमतौर पर पिक्सेल आकार के ।224 x 224224x224224x224 वहाँ एक कारण है कि इनपुट, बराबर आकार के हो गया है या मैं कहना के साथ एक convnet मॉडल का निर्माण …

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एक सीएनएन प्रशिक्षण के लिए प्रति वर्ग कितने चित्र पर्याप्त हैं
मैं एक परियोजना शुरू कर रहा हूं, जहां कार्य छवियों से स्नीकर प्रकारों की पहचान करना है। मैं वर्तमान में TensorFlow और मशाल कार्यान्वयन में पढ़ रहा हूं । मेरा सवाल है: एक उचित वर्गीकरण प्रदर्शन तक पहुंचने के लिए प्रति वर्ग कितने चित्र आवश्यक हैं?

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मशीन लर्निंग में आयाम-होपिंग
मशीन लर्निंग में समस्या को रोकने का आयाम क्या है (कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क और इमेज रिकॉग्निशन में)? मैं इसके बारे में गुगली कर चुका हूं, लेकिन मुझे जो कुछ भी मिला है वह भौतिक आकार विकृति के भौतिकी पर जानकारी है। यह मेरे लिए अधिक उपयोगी होगा यदि कोई इसे …
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