我已经成功地通过使用CNN区分狗和猫，现在我正在尝试训练(ASL)美国手语的模型，我做了一些改变，但没有工作，现在我不知道在代码中改变什么，以哪种方式，我也谷歌了，但不幸的是没有工作，这是我的FYP-self.model.fit(self.x, self.y, batch_size = 32, epochs=10, validation_split = 0.1)
self.model.save("64x3-CNN-ASL.model
浏览 3提问于2019-07-20得票数 2
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我训练了一个可以识别手势的CNN模型。在训练部分结束后，我无法从控制台写下我的val_acc值。现在我需要知道我的模型的准确性？
浏览 55提问于2019-10-09得票数 0
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我申请CNN对手势进行分类，我有10个手势和100个手势图像。我所建立的模型对训练数据的准确率约为97%，而我在测试数据中的准确率为89%。我是否可以说，我的模型是过度安装，或它是否可以接受有这样的准确性图表(如下所示)？
浏览 0提问于2018-02-06得票数 1
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图像分类中的数据洗牌
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我想开发一个CNN模型来识别美国手语中的24个手语。我创建了一个自定义的，其中包含了每个手势的3000个图像，即整个数据集中的72000幅图像。为了训练模型，我将使用80-20数据集分割(训练集中有2400幅图像/手部符号，验证集中有600幅图像/手部符号)。
我的问题是:在创建数据集时，应该随机地对图像进行洗牌吗？为什么？根据我以前的经验，它导致验证损失低于训练损失，验证精度高于训练准确性。
浏览 3提问于2020-04-14得票数 1
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我正在尝试建立一个手势识别系统，用于对ASL (美国手语)手势进行分类，因此我的输入应该是从摄像机或视频文件中获得的一系列帧，然后它会检测该序列并将其映射到相应的类(睡眠、帮助、进食、跑步等)。问题是，我已经建立了一个类似的系统，但对于静态图像(不包括运动)，它对于翻译字母表很有用，因为在这种情况下，构建CNN是一项直接的任务，因为手不会移动太多，而且数据集结构也是可管理的，因为我正在使用keras在这里，我的问题是，如何组织我的数据集以便能够将它输入到keras中的RNN中，以及我应该使用</e
浏览 0提问于2018-04-25得票数 11
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我正在创建一个深度学习程序，能够识别手势。我已经完成了模型的训练，现在我需要在现场视频中使用它。因此，我正在尝试创建一个openCV程序，在该程序中，用户将他/她的手放在帧中的感兴趣区域(框)中，该感兴趣区域将被输入到我的CNN模型中。基于这个手势，我的CNN模型将会回复。我写了这段代码，我设法创建了一个300x300的正方形(我的ROI )，但我如何使用这个感兴趣的区域将其提供给我的CNN</em
浏览 11提问于2019-09-03得票数 3
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已经有许多论文(特别是图像标题)将CNN和LSTM架构联合用于预测和生成任务。然而，他们似乎都是独立于LSTM训练CNN的。我在浏览Torch和TensorFlow (用Keras)，却找不到为什么不可能进行端到端的培训(至少从架构设计的角度来看)，但似乎没有任何关于这种模型的文档。
那么，能做到吗？火炬或TensorFlow (甚至西亚诺斯或卡菲)是否支持联合训练端到端的CNN神经网络？如果是这样的话，是否就像将输出从CNN链接到LSTM并运行SGD一样简单？还是说它
浏览 2提问于2016-10-17得票数 8
我正在使用中给出的demo.py。 type(value), type(d[subkey]))每当我使用这里给出了ZF：的终端输出
但是，当我使
浏览 9提问于2016-05-26得票数 0
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OpenCV手语翻译器
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有没有办法通过训练手语中使用的不同符号，来使用它的CascadeClassifier特性来为我的项目做手语翻译。这可行吗？
浏览 1提问于2013-10-17得票数 0
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在过去的几天里，我一直在尝试训练我的模型，但每次无论我尝试什么，我都会得到相同的问题。我在网上看了几篇描述类似问题及其修复的帖子和文章，无论是将激活定义为自己的层而不是参数，添加批量归一化层并更改它们的动量，尝试几种不同的优化器和学习率，不同大小的数据集，使用自定义初始化器，甚至完全改变我的模型结构我使用10种不同的手势在数据集上进行训练。每幅图像都被预处理为128x128和灰度，我的100幅图像测试集是从训练集中的每个类拍摄的10幅图像。我知道从<e
浏览 2提问于2019-08-01得票数 2
我的问题是，这种CNN模式的标准架构是什么？为了提高CNN模型的准确性，我应该对它进行多少调整，以便将它与我的方法进行比较是公平的？我希望这是尽可能公平的机会，也许有机会发表我的新方法。
浏览 0提问于2019-05-25得票数 0
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我最近将我的keras从1.1.0版本升级到了1.2.2，并运行了一个用于手势分类的CNN (代码是使用keras 1.1.0开发的)。我保存了经过训练的模型，并尝试使用coremltools将其转换为CoreML模型。
浏览 8提问于2017-06-28得票数 1
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我学到的是，我可以使用CNN提取图像特征，但我无法得到的是，如何预测汽车的价格。我知道在我预测价格之前，我需要训练我的CNN模型。我不知道如何用图像和价格一起训练模型。
浏览 0提问于2018-07-23得票数 0
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训练和测试集分割完成。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.30, random_state=10)该模型如下所示#model.add(
浏览 10提问于2022-03-17得票数 0
我只想从简单的CNN模型中获取特征地图，所以我可以只给模型图像而不使用标签数据吗？如何与madel唯一的图像相匹配？📷
浏览 0提问于2019-09-09得票数 0
在使用CNN模型训练之前，我正在准备对数据集进行预处理，但是我无法从这种包含多个信号的文件中生成数据。
浏览 0提问于2019-08-13得票数 0
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关于机器学习的基本问题
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在使用这两种方法完成二进制分类之后，我得到了以下结果：培训准确率: 83%CNN方法：验证准确性: 91%我的问题是，这些方法是否过份适合训练？
浏览 6提问于2017-08-30得票数 1
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我在用CNN模型进行图像分类。我想尝试使用决策树或增强树模型的图像分类。我发现Tensorflow是增强树模型，但我无法理解如何将图像作为模型的输入。如果你知道如何使用tf.boosted树训练图像分类，请指导我。
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
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我正试着用来训练我的模型，一个经过预先训练的(vggface)。我的模型有12个类，有1774张训练图像和313张验证图像，每个类大约有150张图像。我的模型过于适合，所以我增加了辍学和FC层与批归一化，看看它是如何进行。但是，模型仍然适合：validation_data_path = 'dataset_cfps/validation
浏览 0提问于2018-06-13得票数 1
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