图片深度学习
图片深度学习是一种基于人工智能和机器学习的技术，它使用深度神经网络来训练计算机识别和理解图像中的对象、场景和活动。图片深度学习的应用场景非常广泛，包括图像识别、自动驾驶、医疗影像、智能安防等领域。
在图片深度学习中，常用的技术包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它可以有效地处理图像数据，并且可以识别图像中的特征。循环神经网络则是一种处理序列数据的神经网络结构，它可以处理视频、音频等多媒体数据。
图片深度学习的优势在于它可以自动学习和提取图像中的特征，而无需人工进行特征提取。这使得图片深度学习成为了许多领域的首选技术，包括自动驾驶、医疗影像、智能安防等。
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1回答
目前，我正在做一个工业自动光学检测用例，在这个用例中，我尝试了不同类型的预训练CNN，如MobileNet、Resnet、VGGNet或InceptionV3，所有这些都是使用Imagenet进行预训练的。 我想知道你是否可以给我一个建议，哪个模型最适合工业AOI用例，目的是找出材料表面的缺陷。这些图像是灰度图像。 你认为预先训练的模型在这里更有意义吗(如果是-哪种模型？仅训练新添加的致密层或也重新训练卷积层？)或者你认为在这种情况下，从头开始开发和训练CNN更有意义？也许有人有一些经验，可以分享一下！谢谢你的建议！
浏览 34提问于2020-03-20得票数 0
我是深度学习的新手，想知道关于张力板的纪元准确性。我已经训练了一个深度学习模型，每个图像都有400张960x1280像素的图像，我把它可视化在tensorboard上。有人能告诉我什么是纪元准确性吗?在我的情况下，它在图片中是否足够好，或者我还应该做些什么来匹配训练和验证的准确性？
浏览 3提问于2019-08-30得票数 0
1回答
这是什么类型的计算机视觉任务？
、、、、
我试图找出哪种算法或计算机视觉任务(深度学习任务)可以实现以下目标：我想创建这样的片段：
什么类型的任务或算法或一系列步骤可以产生这样的结果？我试过：
有什么建议吗？
浏览 9提问于2022-02-17得票数 1
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我指的是我看到的下面的图片。这个解释一开始似乎很直观，但我想我不明白它是如何工作的。图像表明，传统的机器学习算法经过一定量的数据后，性能趋于平稳，而深度学习算法的性能随着数据量的增加而提高。与机器学习模型的手动特征选择相比，深度学习方法是否能自动学习重要的特征？如果是的话，请你详细说明一下。
浏览 0提问于2019-05-10得票数 2
我是个初学者，开始学习深度学习。我有苹果、西红柿、西瓜、桔子等水果的图片。我只想分辨它是不是苹果。(2 classification)I想得出结论，西红柿、西瓜、桔子和其他图片都不是苹果。
有类似的例子吗？谢谢。
浏览 5提问于2022-06-08得票数 0
1回答
我已经尝试使用这里描述的过程在Fedora32上安装ROCm ( ) 还有没有其他人成功地在Fedora上安装了ROCm？
浏览 30提问于2020-09-26得票数 1
1回答
深度学习引擎只想识别某一垂直领域的图片，但是万象优图提供的识别功能无法满足你的需求？我们有世界一流水准的图片分类深度识别引擎，你只需提交2000张图片，经过两周时间的智能学习，即可实现你的个性化业务场景的图片分类服务。
浏览 336提问于2017-01-13
1回答
我在遵循，但遇到了一个问题，即学习与我训练的网络停滞不前，在一个次优解决方案中，将所有图片放在一个类别中。我的第一个想法是，这是由于训练图片在类别()中的分布不平衡，所以我删除了足够多的训练图片，以便每个类别中保留相同数量的图片。然而，问题并没有改变。我的模型在训练后仍然将所有图片放在一个类别中。任何想法都是非常受欢迎的。sample - loss: 1.9451 - accuracy: 0.1485
25/25 - 0s - loss: 1.9494 - accuracy:
浏览 1提问于2020-01-17得票数 0
1回答
我是TensorFlow和深度学习的新手。我正在尝试识别自然场景图像中的文本。我曾经使用OCR，但我想使用深度学习。文本始终具有相同的格式：ABC-DEF 88:88。但我想走得更远。我想要做的只是给出完整的图片和输出整个文本(而不是像我以前的模型中的一
浏览 2提问于2017-02-15得票数 7
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我想在一堆图片上训练CNN。我想在亚马逊的EC2 CPU或GPU集群上运行它。为了在集群上运行深入学习，我认为其中一些选项是：
我不知道这些选择中哪一种适合我的需要。我读过，他们似乎不支持CNN。另一个问题:我如何上传我的图片到集群培训CNN？我对集群计算相当陌生。
浏览 10提问于2015-07-01得票数 0
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4回答
我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章，但对我来说还是不太清楚。汤姆·米切尔对机器学习的一个已知定义是：这个博客指出机器学习</e
浏览 0提问于2017-01-20得票数 12
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1回答
同一物体有不同的图片。图片是从不同的角度制作的，所以当图片上的物体是相同的时候，图片本身就会有很大的不同。
是否有一个例子或准备使用深度学习模型，将产生相似的/接近的向量，为同一对象的不同图片？
浏览 2提问于2017-03-19得票数 0
我有10000张图片。我想把它们转换成像'train-images-idx3-ubyte‘这样的格式。此格式来自。我希望他们使用描述的深度学习方法
感谢您的帮助
浏览 3提问于2015-07-20得票数 0
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