computer-vision पर टैग किए गए जवाब

मैं न्यूरल नेटवर्क सीखना चाहता हूं। मैं एक कम्प्यूटेशनल भाषाविद् हूं। मुझे पता है कि सांख्यिकीय मशीन सीखने के दृष्टिकोण और पायथन में कोड कर सकते हैं। मैं इसकी अवधारणाओं के साथ शुरू करना चाहता हूं, और एक या दो लोकप्रिय मॉडल जानता हूं जो कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान के दृष्टिकोण से …

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

मेरे पास कंप्यूटर विज़न बैकग्राउंड नहीं है, फिर भी जब मैंने कुछ इमेज प्रोसेसिंग और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क से संबंधित आर्टिकल और पेपर पढ़े, तो मुझे लगातार टर्म translation invariance, या translation invariant। या मैं एक बहुत पढ़ा है कि दृढ़ संकल्प ऑपरेशन प्रदान करता है translation invariance!! इसका क्या …

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

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है 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, …

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 

क्या हम वस्तु का पता लगाने के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के इनपुट के रूप में परिवर्तनशील आकार के साथ चित्र दे सकते हैं? यदि संभव हो, तो हम ऐसा कैसे कर सकते हैं? लेकिन अगर हम छवि को क्रॉप करने की कोशिश करते हैं, तो हम छवि के …

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

मैं कंप्यूटर की दृष्टि में एक खराब समस्या के लिए अनुकूलन के बारे में पढ़ रहा था और विकिपीडिया पर अनुकूलन के बारे में नीचे दिए गए स्पष्टीकरण पर आया था। मुझे समझ में नहीं आ रहा है, वे इस अनुकूलन को " कम से कम " कंप्यूटर विज़न में …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

काज हानि को का उपयोग करके परिभाषित किया जा सकता है और लॉग नुकसान को लॉग ( 1 + exp ( - y i w T x i ) के रूप में परिभाषित किया जा सकता है )अधिकतम ( 0 , 1 - yमैंwटीएक्समैं)अधिकतम(0,1-yमैंwटीएक्समैं)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)लॉग ( 1 + ऍक्स्प)- ( …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

मैं पदयात्रा का पता लगाने वाले कार्य को हल करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं बाइनरी क्लैसिफर को दो श्रेणियों सकारात्मकता - लोगों, नकारात्मक - पृष्ठभूमि पर प्रशिक्षित करता हूं। मेरे पास डाटासेट है: सकारात्मक संख्या = 3752 नकारात्मक की संख्या = 3800 मैं ट्रेन \ टेस्ट स्प्लिट …

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

मेरे पास एक डेटा माइनिंग असाइनमेंट है जहां मैं सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति प्रणाली बनाता हूं। मेरे पास 5 जानवरों की 20 छवियां हैं। तो कुल 100 छवियों में। मेरा सिस्टम एक इनपुट छवि के लिए 10 सबसे अधिक प्रासंगिक छवियों को लौटाता है। अब मुझे प्रेसिजन-रिकॉल वक्र के साथ अपने …

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

मैं फेस / नॉन-फेस बाइनरी डिटेक्शन को प्रशिक्षित करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करना चाहता हूं, मुझे किस नुकसान का उपयोग करना चाहिए, मुझे लगता है कि यह सिग्मोइडक्रॉसइंटरप्रॉपली या हिंग-लॉस है । क्या यह सही है, लेकिन मुझे भी आश्चर्य है कि मुझे सॉफ्टमैक्स का उपयोग करना …

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

उदाहरण के लिए, मान लें कि हम किसी व्यक्ति की तस्वीर के आधार पर एक आयु अनुमानक का निर्माण कर रहे हैं। नीचे हम दो लोग सूट में हैं, लेकिन पहला वाला दूसरे से स्पष्ट रूप से छोटा है। (स्रोत: tinytux.com ) इसमें बहुत सारी विशेषताएं हैं जो इसका मतलब …

11 neural-networks  computer-vision 

मैं वर्तमान में एक फेस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर पर काम कर रहा हूं जो चेहरे को पहचानने के लिए कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। अपने रीडिंग के आधार पर, मैं इकट्ठा हुआ हूं कि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क ने वजन साझा किया है, ताकि प्रशिक्षण के दौरान समय की …

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

मैं छवि मान्यता के लिए एक कनवल्शन नेटवर्क पर काम कर रहा हूं, और मैं सोच रहा था कि क्या मैं विभिन्न आकारों की छवियों को इनपुट कर सकता हूं (हालांकि बहुत अलग नहीं है)। इस परियोजना पर: https://github.com/harvardnlp/im2markup वे कहते हैं: and group images of similar sizes to facilitate …

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

कंप्यूटर विज़न टास्क में, जैसे कि ऑब्जेक्ट क्लासिफिकेशन, कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNN) के साथ, नेटवर्क एक आकर्षक प्रदर्शन प्रदान करता है। लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि कैसे मापदंडों को परतों में सेट किया जाए। उदाहरण के लिए, एक ग्रेस्केल छवि ( 480x480), पहली कनफोलेंशियल लेयर एक कन्वेन्शियल ऑपरेटर का …

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

एंकरिंग के बारे में बात करते हुए फास्टर आरसीएनएन पेपर में, "संदर्भ बक्से के पिरामिड" का उपयोग करने से उनका क्या मतलब है और यह कैसे किया जाता है? क्या इसका यह अर्थ है कि प्रत्येक W * H * k एंकर में एक बाउंडिंग बॉक्स उत्पन्न होता है? जहां …

10 deep-learning  computer-vision 

मेरे पास एक द्विआधारी वर्गीकरण कार्य में असंतुलित डेटासेट है, जहां सकारात्मक राशि बनाम नकारात्मक राशि 0.3% बनाम 99.7% है। सकारात्मक और नकारात्मक के बीच अंतर बहुत बड़ा है। जब मैं MNIST समस्या में प्रयुक्त संरचना के साथ एक CNN को प्रशिक्षित करता हूं, तो परीक्षण परिणाम एक उच्च झूठी …

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