In der medizinischen Bildverarbeitung versuchen die meisten veröffentlichten Arbeiten, die Falsch-Positiv-Rate (FPR) zu verringern, während Falsch-Negative in Wirklichkeit gefährlicher sind als Falsch-Positive. Was ist das Grundprinzip
Eine Form der Signalverarbeitung, bei der der Eingang ein Bild ist. Normalerweise wird das digitale Bild als zweidimensionales Signal (oder mehrdimensional) behandelt. Diese Verarbeitung kann eine Bildwiederherstellung und -verbesserung (insbesondere Mustererkennung und -projektion) umfassen.
In der medizinischen Bildverarbeitung versuchen die meisten veröffentlichten Arbeiten, die Falsch-Positiv-Rate (FPR) zu verringern, während Falsch-Negative in Wirklichkeit gefährlicher sind als Falsch-Positive. Was ist das Grundprinzip
In meiner Klasse muss ich eine Anwendung mit zwei Klassifikatoren erstellen, um zu entscheiden, ob ein Objekt in einem Bild ein Beispiel für Phylum porifera (Seeschwamm) oder ein anderes Objekt ist. Ich bin jedoch völlig verloren, wenn es um Extraktionstechniken in Python geht. Mein Berater hat...
Ich spiele ein bisschen mit Convnets. Insbesondere verwende ich den Datensatz kaggle cats-vs-dogs, der aus 25000 Bildern besteht, die entweder als Katze oder als Hund (jeweils 12500) gekennzeichnet sind. Ich habe es geschafft, mit meinem Testset eine Klassifizierungsgenauigkeit von ca. 85% zu...
Ich möchte eine CNN für die Bilderkennung trainieren. Bilder für das Training haben keine feste Größe. Ich möchte, dass die Eingabegröße für die CNN beispielsweise 50 x 100 (Höhe x Breite) beträgt. Wenn ich einige kleine Bilder (zum Beispiel 32x32) auf die Eingabegröße verkleinere, wird der Inhalt...
Ich starte ein Projekt, bei dem es darum geht, Sneaker-Typen anhand von Bildern zu identifizieren. Ich lese gerade in TensorFlow- und Torch- Implementierungen. Meine Frage ist: Wie viele Bilder pro Klasse sind erforderlich, um eine angemessene Klassifizierungsleistung zu erzielen?...
224 x 224224x224224x224 100 x 200100x200100x200 512 x
Was ist das Problem des Dimensionssprungs beim maschinellen Lernen (das in Faltungs-Neuronalen Netzen und bei der Bilderkennung auftritt)? Ich habe darüber gegoogelt, aber alles, was ich bekomme, sind Informationen über die Physik der Materialformverformung. Es ist für mich hilfreicher, wenn jemand...
Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht
Angenommen, Sie haben eine Videodatei, deren Pixelreihenfolge einmal gemischt wurde. Das heißt, eine zufällige Reihenfolge wurde einmal definiert und auf alle Frames angewendet. Gibt es einen bekannten Ansatz zum Abrufen der anfänglichen Pixelreihenfolge? Ich habe einige Ideen zum Abrufen der...
In meiner Klasse muss ich oft mit Farbkartenbildern arbeiten. Ich würde das Bild zeigen und versuchen, Rückschlüsse / Beobachtungen zu verschiedenen Themen zu machen. Oft muss ich einige Aspekte tatsächlich quantifizieren, aber es ist immer sehr ungefähr und irgendwie vage, weil die Bilder "wie sie...