Câu hỏi được gắn thẻ «image-recognition»

Trang / nghiên cứu sau đây chứng minh rằng các mạng lưới thần kinh sâu dễ bị đánh lừa bằng cách đưa ra dự đoán có độ tin cậy cao cho các hình ảnh không thể nhận ra, ví dụ: Làm thế nào điều này là có thể? Bạn có …

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Hiểu biết của tôi là lớp tích chập của mạng nơ ron tích chập có bốn chiều: input_channels, filter_height, filter_ rắc, number_of_filters. Hơn nữa, theo hiểu biết của tôi, mỗi bộ lọc mới chỉ bị chia nhỏ trên TẤT CẢ các input_channels (hoặc bản đồ tính năng / kích hoạt …

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

Mạng thần kinh chuyển đổi có thể được sử dụng để nhận dạng mẫu trong miền có vấn đề không có hình ảnh tồn tại trước, bằng cách biểu thị dữ liệu trừu tượng bằng đồ họa? Điều đó sẽ luôn luôn kém hiệu quả? Nhà phát triển này cho …

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Giả sử có 10K hình ảnh có kích thước 2400 x 2400 được yêu cầu sử dụng trong CNN.Acc theo quan điểm của tôi, các máy tính thông thường mà mọi người sử dụng sẽ được sử dụng. Bây giờ câu hỏi là làm thế nào để xử lý kích …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Với khả năng ngày càng tăng để tạo ra hình ảnh giả mạo, âm thanh giả và video giả mạo ngày càng trở thành một vấn đề ngày càng tăng với việc nhận ra đâu là thật và đâu là không. Ngay cả bây giờ chúng ta cũng thấy một …

12 machine-learning  image-recognition  pattern-recognition  deepfakes 

Có bất kỳ kỹ thuật hiện đại nào để tạo ra các thử thách CAPTCHA văn bản (vì vậy mọi người cần phải nhập đúng văn bản) có thể dễ dàng đánh lừa AI bằng một số phương pháp che giấu trực quan, nhưng đồng thời con người có thể …

10 image-recognition  research  ocr 

Tôi đọc được rằng các mạng lưới thần kinh sâu có thể dễ bị đánh lừa ( liên kết ) để có độ tin cậy cao trong việc nhận dạng các hình ảnh tổng hợp / nhân tạo hoàn toàn (hoặc ít nhất là chủ yếu) ra khỏi chủ đề …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing 

Cụ thể, một máy tính nhúng (với nguồn lực hạn chế) phân tích luồng video trực tiếp từ camera giao thông, cố gắng chọn các khung hình tốt có chứa số biển số xe ô tô đi qua. Khi một tấm được định vị, khung được chuyển đến thư viện …

9 neural-networks  image-recognition 

Tôi đang cố gắng phát hiện khu vực chú ý trực quan trong một hình ảnh nhất định và cắt hình ảnh vào khu vực đó. Ví dụ, được cung cấp một hình ảnh có kích thước bất kỳ và hình chữ nhật có kích thước LxW làm đầu vào, …

9 machine-learning  image-recognition  algorithm  computer-vision  pattern-recognition 

Tôi đã tự hỏi liệu các thuật toán học máy (CNNs?) Có thể được sử dụng / đào tạo để phân biệt giữa các khác biệt nhỏ về chi tiết giữa các hình ảnh (chẳng hạn như sự khác biệt nhỏ về sắc độ của màu đỏ hoặc màu khác …

8 machine-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition  classification 

Rõ ràng, việc tìm kiếm các tham số siêu phù hợp cho mạng thần kinh là một nhiệm vụ và vấn đề phức tạp hoặc đặc thù miền. Tuy nhiên, nên có ít nhất một số "quy tắc" giữ nhiều lần nhất cho kích thước của bộ lọc (hoặc kernel)! …

8 neural-networks  machine-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition  hyper-parameters 

Trong quá trình phân đoạn, pixel được gán cho các vùng dựa trên các tính năng phân biệt chúng với phần còn lại của hình ảnh. Ví dụ, Độ tương tự giá trị và Khoảng cách không gian là hai nguyên tắc quan trọng cho rằng các điểm trong cùng …

7 image-recognition  classification  computer-vision 

Ví dụ: tôi muốn đào tạo mạng lưới thần kinh của mình để nhận ra loại hành động (ví dụ: trong phim thương mại hoặc một số video thực tế), vì vậy tôi có thể "hỏi" mạng của mình trong đó video hoặc phim nào (và ở khung hình nào) …

7 machine-learning  image-recognition  training  action-recognition