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当我正在寻找预处理的最佳步骤时，我开始怀疑这是否真的是必要的。假设设置和噪声以及任何类型的失真在两个类中都是相同的，即使占优势，当各种分类模型已经返回满意的原始数据时，我是否需要进行预处理？我读到的大多数(如果不是全部)关于拉曼光谱预处理的论文(关于这个主题的文章很多)给我的印象是，作者总是感兴趣地把感兴趣的拉曼光谱从所有不需要的信号(荧光背景、白噪声、宇宙尖峰等)中
浏览 0提问于2017-06-08得票数 0
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受到这个问题的启发：
这似乎有数值问题，因为浮点，倒置矩阵和限制值的[-1,1]，我现在好奇的是，为什么深度学习不遭受浮点或数值精度错误，如果它的大部分培训是在平均值为0和std 1的数据(我想我假设大部分数据已经预处理在这个范围内是因为深度学习不能通过将多项式提高到一个很高的程度来训练，还是为什么深度学习通常是很好的？SGD是否有什么特殊之处，或者(流行的)激活函数、relu、elu等在数值上不是不稳定的(与高次多项式相比)？或者为什么深度
浏览 3提问于2017-10-21得票数 3
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我正试图建立一个深度学习模型，利用CNN这样的深度学习技术来检测和读取车牌。我会在tensorflow做个模特。但我仍然不知道什么是建立这样的模型的最佳方法。所以我计划遵循的步骤是
也有许多老的方法，谁更喜欢图像预处理和直接传递到OCR.What将是最好的？
我想做一个商业实时系统。所以我需要很好的准确性。
浏览 1提问于2017-06-16得票数 0
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这是一个关于深度学习中预处理大尺寸和稀疏图像的更好方法的一般性问题。 所谓大，我的意思是大小太大(例如1024*1024*通道)，无法直接输入深度学习管道，并且不容易放入可用的GPU内存中。我目前的解决方案是使用PIL将原始文件切成小块，并惩罚假阴性(即在前面的示例中被识别为土地的Farmhouse )。 我想知道是否有更好的解决方案和管道来处理这样的图像数据。
浏览 55提问于2020-06-11得票数 0
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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个字符)。
提前感谢您的帮助。
浏览 2提问于2017-02-15得票数 7
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MNIST手写数字分类器的预测
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我是深度学习的新手，正在使用Keras学习它。我按照这个的说明使用MNIST数据集构建了一个手写数字识别分类器。在查看可比评估结果方面，它工作得很好。我使用tensorflow作为Keras的后端。现在我想读取一个带有手写数字的图像文件，并使用相同的模型预测其数字。我认为图像需要首先转换为28x28维度，255深度？我不确定我的理解是否正确。如果是这样，我如何在Python中进行这种转换？
浏览 14提问于2017-08-08得票数 3
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有没有可能让预处理器把像... this is my comment这样的东西变成// this is my comment
如果没有，有没有可能在我的make文件中放一些东西来做这件事？
浏览 2提问于2014-02-27得票数 1
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深度学习CNN图像预处理
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下面是我用来加载和预处理图像的几行代码 # Loading the images and their labelsx = [] # images
浏览 15提问于2020-04-09得票数 1
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医学图像分析
、、
学习医学图像分析并将其与深度学习相结合的好起点是什么？
我想分析与骨癌的图像，但不确定什么是适当的方式预处理，并为模型做准备。
浏览 0提问于2019-10-16得票数 2
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面向CNN的面部表情识别数据准备
、、、、
我对面部表情识别这一领域非常陌生，目前我正通过深度学习，特别是CNN，对此进行研究。我在准备和/或预处理我的数据方面有一些问题。通用问题：现在，我该如何准备我的数据，以便在CNN进行培训(我有点依赖于使用深度学习图书馆( TensorFlow) )？问题1：我读过一些基于深度学习的面部表情识别(FER)论文，这些文章建议将表情的峰值(很可能是一幅图像)作为训练数据的一部分。我怎么知道表达的最高峰？我的依据是什么？
浏览 6提问于2016-05-26得票数 3
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如何发现鸟巢中的鸟类？
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Thoughts
对数字b_ratio = black_pixs / (black_pixs + white_pixs)像素使用某种阈值。
浏览 4提问于2016-10-13得票数 0
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我正在研究用于深度学习的Keras包，并在上找到了一个很好的代码示例，它很好地集成了图像预处理(例如旋转和平移)。我想知道--在预处理之后，有没有一种简单的方法来绘制训练图像，以观察这些旋转和移动的影响？
浏览 0提问于2015-12-04得票数 2
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为了进行分类，我正在训练一些机器学习模型kNN、XGBoost和NN。这是我面临的问题:我可以逐行训练和预测；然而，将范围分类为整体比逐行分类更好。另一个问题是范围的大小可能会有所不同。
浏览 26提问于2020-12-08得票数 0
我使用tesseract-OCR从扫描图像中提取文本，因为很少有图像文本由于分辨率低而无法正确识别，而产生的输出是一些不相关的字符。将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的图像预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复，其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improve参考链接
在python中是否有任何简单的方法来改进文本而不使用任何深度学习模型。
浏览 2提问于2020-05-08得票数 8
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晚安,
我正在写一篇论文，比较用于机器学习和深度学习的Python库。试图分别评估Keras和TensorFlow，我正在寻找有关TensorFlow方法或函数的信息，这些方法或函数可用于预处理数据集，例如那些包含在scikit-learn (sklearn.preprocessing)或Keras预处理层中的方法或函数，但我找不到任何东西，除了一个标签的热输入.
浏览 0提问于2022-05-27得票数 0
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我正在尝试学习如何执行命名实体识别。 我有一套出院摘要，里面有病人的医疗信息。我将非结构化数据转换为结构化数据。term列将用于识别语料库中的临床实体。 我需要训练一个分类器并预测代码，以便自动化为放电摘要分配代码的过程(我解释这一点是为了了解我正在执行的任务)。 到目前为止，我已经将我的数据转换为结构化数据。我正在尝试理解如何执行命名实体识别来标记医学术语。我想尝试直接匹配和模糊匹配，但我不确定前面的步骤是什么。我应该在之前执行标记化，词干，词汇化吗？
浏览 14提问于2019-07-01得票数 0
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