Una forma de procesamiento de señal donde la entrada es una imagen. Por lo general, trata la imagen digital como una señal bidimensional (o multidimensional). Este procesamiento puede incluir la restauración y mejora de imágenes (en particular, reconocimiento y proyección de patrones).
Estoy trabajando en un pequeño proyecto que involucra las caras de los usuarios de Twitter a través de sus imágenes de perfil. Un problema con el que me he encontrado es que después de filtrar todas las imágenes, excepto las fotos de retratos claros, un porcentaje pequeño pero significativo de...
Existen algunas variaciones sobre cómo normalizar las imágenes, pero la mayoría parece utilizar estos dos métodos: Reste la media por canal calculada sobre todas las imágenes (por ejemplo, VGG_ILSVRC_16_layers ) Reste por píxel / canal calculado sobre todas las imágenes (por ejemplo , CNN_S ,...
A pesar de que todas las imágenes en el conjunto de datos MNIST están centradas, con una escala similar y boca arriba sin rotaciones, tienen una variación significativa en la escritura a mano que me desconcierta cómo un modelo lineal logra una precisión de clasificación tan alta. Hasta donde puedo...
Estoy confundido sobre el blanqueamiento de ZCA y el blanqueamiento normal (que se obtiene dividiendo los componentes principales por las raíces cuadradas de los valores propios de PCA). Por lo que sé, xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf...
En los documentos de clasificación de ImageNet, las tasas de error top-1 y top-5 son unidades importantes para medir el éxito de algunas soluciones, pero ¿cuáles son esas tasas de error? En la clasificación de ImageNet con redes neuronales convolucionales profundas por Krizhevsky et al. todas las...
Dados dos histogramas, ¿cómo evaluamos si son similares o no? ¿Es suficiente simplemente mirar los dos histogramas? El mapeo simple uno a uno tiene el problema de que si un histograma es ligeramente diferente y ligeramente cambiado, no obtendremos el resultado deseado. ¿Alguna...
He escrito un programa de computadora que puede detectar monedas en una imagen estática (.jpeg, .png, etc.) usando algunas técnicas estándar para la visión por computadora (Desenfoque gaussiano, umbral, Transformación de Hough, etc.). Utilizando las proporciones de las monedas recogidas de una...
No tengo claro el motivo por el que normalizamos la imagen para CNN por (image - mean_image)
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 7 años . Estoy tratando de aprender cómo funciona la red neuronal en el reconocimiento de imágenes. He visto algunos ejemplos y me confundo aún más. En el ejemplo del...
Soy consciente de que ha habido muchos avances con respecto al reconocimiento de imágenes, clasificación de imágenes, etc. con redes neuronales profundas y convolucionales. Pero si entreno una red en, por ejemplo, imágenes PNG, ¿ solo funcionará para imágenes tan codificadas? ¿Qué otras...
¿Cuál es la forma correcta más teórica de información / física para calcular la entropía de una imagen? En este momento no me importa la eficiencia computacional; teóricamente, quiero que sea lo más correcta posible. Comencemos con una imagen en escala de grises. Un enfoque intuitivo es considerar...
Recién cubrí la hipótesis no lineal de Andrew Neg de Netowrks neuronales, y teníamos una pregunta de opción múltiple para determinar el número de características para una imagen de resolución 100x100 de intensidades de grescale . Y la respuesta fue 50 millones, 555 x 10710710^7 Sin embargo, antes...
Actualmente estoy usando el entrenamiento de Viterbi para un problema de segmentación de imágenes. Quería saber cuáles son las ventajas / desventajas de usar el algoritmo Baum-Welch en lugar del entrenamiento de Viterbi.
Quiero comparar dos imágenes de caras. Calculé sus histogramas LBP. Entonces ahora necesito comparar estos dos histogramas y obtener algo que diga cuánto son iguales estos histogramas (0 - 100%). Hay muchas formas de resolver esta tarea, pero los autores del método LBP enfatizan (Descripción de la...
Estoy intentando aprender cómo usar los campos aleatorios de Markov para segmentar regiones en una imagen. No entiendo algunos de los parámetros en el MRF o por qué la maximización de expectativas que realizo a veces no puede converger en una solución. A partir del teorema de Bayes, tengo...
Estaba leyendo el artículo de FaceNet y en el tercer párrafo de la introducción dice: Los enfoques anteriores de reconocimiento facial basados en redes profundas usan una capa de clasificación entrenada sobre un conjunto de identidades faciales conocidas y luego toman una capa intermedia de...
Después de entrenar un mapa autoorganizado, se puede calcular la U-Matrix . Hay algunas herramientas para visualizarlo manualmente e identificar grupos, pero me pregunto si hay algún algoritmo para hacer este proceso de forma automática (es decir, no tener un humano mirando la figura para...
Para algunos algoritmos de reconstrucción de volumen en los que estoy trabajando, necesito detectar un número arbitrario de patrones circulares en datos de puntos 3D (provenientes de un dispositivo LIDAR). Los patrones se pueden orientar arbitrariamente en el espacio y se supone que se encuentran...
Se disculpa por el mal uso de los términos técnicos. Estoy trabajando en un proyecto de segmentación semántica a través de redes neuronales convolucionales (CNN); tratando de implementar una arquitectura de tipo Encoder-Decoder, por lo tanto, la salida es del mismo tamaño que la entrada. ¿Cómo...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...