keras cnn 예제

현재 개체 감지 및 분류를 수행하고 있으며 현재 이미지 칩(224×224)으로 구성된 위성 데이터 집합이 있으며 각 칩에는 여러 개체와 클래스가 있습니다. 그렇다면 y_train과 y_test는 어떤 모습일까요? 내가 본 모든 예제에서 지면 진실 데이터는 샘플당 단일 클래스 레이블 (즉, 분류 문제)으로 구성된 것처럼 보입니다. 내 접지 진실 데이터는 샘플당 여러 경계 상자와 클래스 레이블(예: 이미지 칩)으로 구성됩니다. 안녕하세요 애드리안, 최고의 튜토리얼 감사합니다, 나는 몇 가지 질문이, Q1- 우리는 텐서 플로우 모델이있는 경우, 어떻게 IOS에서 사용하기 위해 케라스로 그 모델을 변환 할 수 있습니까? Q2 – 모델이 하나 더 있는 경우 ios에서 함께 실행할 수 있습니까? 즉, 이미지를 캡처하고 모델 1에 피드하고 모델-1의 결과를 모델-2로 전달하고 싶습니다. 방금 블로그를 찾았고 코드 예제를 실행하는 것은 다른 사람들에 비해 정말 쉽고 잘 쓰여져 있습니다 … 새로운 딥 러닝 책이 다시 판매될 예정입니까? 나는 그에 뛰어 있어야합니다! 이 예제에서는 3x3x3 필터를 적용할 수 있는 위치가 많기 때문에 30×30 = 900개의 뉴런이 있습니다. 뉴런의 가중치와 편향이 서로 독립적인 기존의 신경망과 달리, CNN의 경우 계층의 한 필터에 해당하는 뉴런이 동일한 가중치와 편향을 공유합니다. 구체적인 예를 살펴보고 용어를 이해해 보겠습니다. 입력 이미지의 크기가 32x32x3이라고 가정합니다. 이것은 깊이 3의 3D 배열에 불과합니다. 이 레이어에서 정의하는 모든 컨볼루션 필터는 입력 깊이와 동일한 깊이를 가져야 합니다. 따라서 깊이 3(예: 3x3x3 또는 5x5x3 또는 7x7x3 등)의 컨볼루션 필터를 선택할 수 있습니다.

크기 3x3x3의 컨볼루션 필터를 선택해 보겠습니다. 따라서 위의 예제를 참조하면 여기서 컨볼루션 커널은 사각형 대신 큐브가 됩니다. 훌륭한 기사주셔서 감사합니다. 나는 또한 이것을 시도했지만 ACC 비용이 항상 100 %라는 버그가 있습니다. 이 솔루션의 경우 사용한 라이브러리 버전을 알려주십시오. 가능하면 파이썬, 케라스, 텐서 플로우, 코어툴의 버전을 알고 싶습니다. CNN을 시작하고, 일괄 처리를 빌드하고, 예측하는 방법에 대한 자세한 내용은 프로젝트를 수행하는 데 도움이되는 실용적인 예제와 코드를 많이 포함하는 Python을 사용하여 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝을 수행하는 것이 좋습니다. 이미지 분류 또는 개체 감지와 관련된 모바일 응용 프로그램의 대부분과 예제가 제한된 양의 클래스에 초점을 맞추기 때문에 스마트 폰의 하드웨어 제한에 대해 궁금합니다. 3 포스트 시리즈의이 방법론이 내 특정 문제에 적합한지 확실하지 않습니다.

아래는 숫자 7이 왼쪽 상단과 오른쪽 아래쪽으로 밀려나는 예입니다. 분류기는 가운데 이미지를 올바르게 예측하지만 다른 두 경우에서는 실패합니다. 이러한 이미지에 대해 작동하도록 하려면 서로 다른 위치에 대해 별도의 MlP를 교육해야 하거나 교육 세트에서 이러한 모든 변형이 있는지 확인해야 합니다. 안녕하세요 애드리안 항상 도움이 게시물을 주셔서 대단히 감사합니다. 나는 얼굴 인식 목적을 위해 내 얼굴 데이터베이스에 코드를 적용, 그것은 좋은하지만 난 keras와 CNN에 새로운 해요 그리고 나는 그것을 할 수있는 방법을 데이터베이스 분할에 대해 물어 것입니다. 보이지 않는 데이터에 대한 모델을 평가해야 하는데, 모델을 테스트하거나 분류하는 보이지 않는 데이터가 원래 데이터베이스의 일부이며 모델을 테스트하기 위해 분할해야 합니까? 그렇다면 얼굴 데이터 집합에서 각 개인으로부터 분할하여 해당 얼굴을 인식하기 위해 모델의 정확도를 테스트하거나 평가하는 데 사용할 보이지 않는 데이터가 되도록 해야 하는 부분은 무엇입니까? 당신은 나를 도와 주세요 수, 나는 당신을 위해 감사하게 될 것입니다.

Sorry, comments are closed for this post.