প্রশ্ন ট্যাগ «computer-vision»

পাস্কাল ভিওসি লিডারবোর্ডগুলির সনাক্তকরণ কার্যের জন্য এমএপি (গড় গড় যথার্থতা) গণনা কিভাবে করবেন? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 সেখানে বলা হয়েছে - পৃষ্ঠা 11 এ : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf গড় যথার্থতা (এপি) VOC2007 চ্যালেঞ্জের জন্য, আন্তঃবিবাহিত গড় যথার্থতা (সালটন এবং ম্যাকগিল 1986) উভয় শ্রেণিবিন্যাস এবং সনাক্তকরণের মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। প্রদত্ত টাস্ক এবং ক্লাসের জন্য, নির্ভুলতা …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

সমঝোতার সাথে আরও গভীরতর কাগজটি গুগলনেটকে বর্ণনা করে যেখানে মূল সূচনা মডিউলগুলি রয়েছে: ইনসেপশন ভি 2-তে পরিবর্তনটি ছিল যে তারা 5x5 টি কনভোলিউশন দুটি ধারাবাহিক 3x3 কনভলিউশন দ্বারা প্রতিস্থাপন করেছে এবং পুলিং প্রয়োগ করেছে: ইনসেপশন ভি 2 এবং ইনসেপশন ভি 3 এর মধ্যে পার্থক্য কী?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

সনাক্তকরণের জন্য, কোনও বস্তুর প্রস্তাব সঠিক ছিল কিনা তা নির্ধারণ করার একটি সাধারণ উপায় হ'ল ইন্টারসেকশন ওভার ইউনিয়ন (আইওইউ, আইইউ)। এই সেট লাগে প্রস্তাবিত বস্তুর পিক্সেল এবং সত্য বস্তু পিক্সেল সেট বি এবং হিসাব করে:একজনএকজনAবিবিB আমিও ইউ( ক , খ ) = এ ∩ বিএ ∪ বিআমিণইউ(একজন,বি)=একজন∩বিএকজন∪বিIoU(A, B) = \frac{A …

17 computer-vision 

যদি আমাদের সিএনএন (কনভনেট) ব্যবহার করে প্রকাশিত কাগজগুলির 90-99%% তে নজর থাকে। তাদের মধ্যে বেশিরভাগই বিজোড় সংখ্যার ফিল্টার আকার ব্যবহার করেন: সর্বাধিক ব্যবহৃত হওয়ার জন্য {1, 3, 5, 7।। এই পরিস্থিতিটি কিছু সমস্যার সৃষ্টি করতে পারে: এই ফিল্টার আকারগুলির সাথে সাধারণত কনভলিউশন অপারেশন 2 (সাধারণ প্যাডিং) এর প্যাডিংয়ের সাথে নিখুঁত …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

এই দুটি সমাবর্তন ক্রিয়াকলাপ এখনই গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে খুব সাধারণ। আমি এই গবেষণাপত্রে প্রসারণযুক্ত সমঝোতা স্তর সম্পর্কে পড়লাম: ওয়েভেনেট: র অডিওর জন্য একটি জেনারেটাল মডেল এবং ডি-কনভ্যুলশনটি এই কাগজে রয়েছে: সিমান্টিক সেগমেন্টেশনের জন্য সম্পূর্ণ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক উভয়ই চিত্রটিকে আপ-নমুনা বলে মনে হচ্ছে তবে পার্থক্য কী?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

আমি একটি অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি যেখানে একটি বিমানের টেবিলের উপর বেশ কয়েকটি বস্তু সহ একটি চিত্র দেওয়া হয়েছে, প্রতিটি বস্তুর জন্য বিভাগীয়করণের মুখোশগুলির আউটপুটটি পছন্দসই। সিএনএন-এর মতো নয়, এখানে উদ্দেশ্য হ'ল অপরিচিত পরিবেশে জিনিসগুলি সনাক্ত করা। এই সমস্যার সর্বোত্তম পন্থা কোনটি? এছাড়াও, কোনও বাস্তবায়ন উদাহরণ কি অনলাইনে পাওয়া যায়? …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

আমি যদি জেপিজি ফাইলগুলি বিষয়বস্তু পরিবর্তন করতে চাইলে তা পরীক্ষা করতে চাই। আমি ফটোশপেড না বলে কী বিবেচনা করি: ফসল তোলা ঘোরানো হচ্ছে (স্কেলিং) চিত্র রেজোলিউশন স্মার্টফোনগুলি স্বয়ংক্রিয় পরিবর্তন করতে পারে আমি ফটোশপিংকে কী বিবেচনা করি: পুরানো চিত্রের অংশগুলির উপরে একটি নতুন চিত্র যুক্ত করা কোনও চিত্রের অংশের পাঠ্য পরিবর্তন …

10 computer-vision 

ইন এই অত্যন্ত উদাহৃত কাগজ , লেখক ওজন পরামিতি সংখ্যার উপর নিম্নলিখিত আলোচনা দেব। কেন এটি হয়েছে তা আমি খুব পরিষ্কার জানি না49C249C249C^2প্যারামিটার। আমি মনে করি এটি49C49C49C যেহেতু প্রতিটি CCC ইনপুট চ্যানেলগুলি একই ফিল্টারটি ভাগ করে has 494949 প্যারামিটার।

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

এমন কি কোনও পত্রিকা প্রকাশিত হয়েছে যা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির নিয়মিতকরণ পদ্ধতির পার্থক্য দেখায়, বিশেষত বিভিন্ন ডোমেনগুলিতে (বা কমপক্ষে বিভিন্ন ডেটাসেট)? আমি জিজ্ঞাসা করছি কারণ বর্তমানে আমার এই অনুভূতিটি রয়েছে যে বেশিরভাগ লোকেরা কম্পিউটার ভিশনকে নিয়মিতকরণের জন্য কেবল ড্রপআউট ব্যবহার করেন। নিয়মিতকরণের বিভিন্ন উপায় ব্যবহার করার কোনও কারণ আছে (না) আছে …

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout