Публикации по теме 'feature-extraction'
Урок 40 — Машинное обучение: введение в трансферное обучение (интуиция)
Интуиция и мотивация трансферного обучения
Трансферное обучение — это метод машинного обучения, который позволяет нам использовать знания, полученные из ранее обученной модели (обычно на большом наборе данных), и применять их к новой связанной задаче с меньшим набором данных. Интуиция, лежащая в основе трансферного обучения, заключается в том, что нейронные сети изучают разные уровни абстракций на своих уровнях, а нижние уровни часто захватывают общие функции, которые полезны для..
Применение обработки изображений в машинном обучении с использованием Python
ПУТЕШЕСТВИЕ В МИР ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ (ГЛАВА 7 ИЗ 9)
Применение обработки изображений в машинном обучении с использованием Python
В этой части путешествия мы обсудим, как мы можем извлечь свойства из нашего изображения и использовать эти свойства в качестве функций нашей модели машинного обучения. Для нашего случая сделаем классификацию.
На протяжении всего обсуждения мы будем использовать следующие библиотеки.
# Basic imports
import numpy as np
import pandas as pd
import..
Добро пожаловать Марта Моррисси в команду
Мы рады представить нового члена команды Марту Моррисси , которая присоединилась к Development Seed в качестве инженера по машинному обучению. Марта увлечена геопространственными данными из-за их способности обучать людей, сообщать о впечатляющих аспектах нашей планеты и служить основой для инновационных решений крупномасштабных глобальных проблем.
Марта присоединилась, чтобы продвигать наши реализации конвейеров машинного обучения, которые используют обнаружение объектов, чтобы..
Извлечение элементов изображения: традиционные методы и методы глубокого обучения
Краткая статья, посвященная обзору традиционных методов и методов глубокого обучения для извлечения функций.
Извлечение функций - важный метод компьютерного зрения, широко используемый для таких задач, как:
Распознавание объекта Выравнивание и склейка изображений (для создания панорамы) 3D стерео реконструкция Навигация для роботов / беспилотных автомобилей и более…
Какие особенности?
Элементы - это части или узоры объекта на изображении, которые помогают его идентифицировать...
Сила числовой векторизации в извлечении признаков изображения
Я хочу показать некоторые эффективные способы извлечения функций из изображений с помощью числовой векторизации.
В качестве объекта экспериментов я выбрал набор данных Fashion MNIST.
Набор данных состоит из:
60000 и 10000 поездов / тестовых изображений; каждое изображение имеет размер 28x28 пикселей; и они представляют 10 разных видов одежды.
В качестве изображения набор данных поезда можно представить в виде 60000 листов квадратной бумаги (28х28 dim) 10 разных цветов,..
Вопросы по теме 'feature-extraction'
Преобразование PNG-изображений в пиксельные векторные объекты со значениями уровня серого
Я новичок в MATLAB, и у меня есть набор изображений bmp, которые мне нужно преобразовать в значения уровня серого пикселей в виде векторов признаков изображения. Может ли кто-нибудь предложить мне способ, как я могу это сделать? Мне нужно...
2508 просмотров
schedule
24.08.2022
Классификация изображений нейронной сети
Я хотел бы реализовать классификацию изображений с использованием нейронной сети. Я хочу знать, как выбрать функции из изображения и количество скрытых единиц или слоев, с которыми нужно работать.
На данный момент у меня есть идея изменить размер...
1391 просмотров
schedule
13.11.2022
Алгоритма Кэнни достаточно для создания образа дескриптора функции и предоставления для SVM?
Я извлекаю контуры из изображений, используя хитрый алгоритм. достаточно иметь образ дескриптора и поставить в SVM и найти сходство? Или мне обязательно нужны другие функции, такие как удлинение, периметр, площадь? Я говорю об этом, потому что...
307 просмотров
schedule
27.05.2024
выбор функций и перекрестная проверка
Я хочу обучить регрессионную модель, и для этого я использую модели случайного леса. Однако мне также нужно сделать выбор функций, потому что у меня так много функций в моем наборе данных, и я боюсь, что если я использую все функции, я буду...
7439 просмотров
schedule
30.12.2023
CountVectorizer: я не появляюсь в векторизованном тексте
Я новичок в scikit-learn и в настоящее время изучаю наивный байесовский метод (многономиальный). Прямо сейчас я работаю над векторизацией текста из sklearn.feature_extraction.text, и по какой-то причине, когда я векторизирую некоторый текст, слово...
5434 просмотров
schedule
17.07.2022
Различная точность для дескриптора HOG, SIFT и DENSE SIFT для распознавания
Эй, ребята,
Я действительно смущен результатом, который я получил для распознавания. Когда я использовал HOG, я получил другую точность для распознавания (на основе используемого параметра). Я могу понять эти вещи.
Может быть, это потому, что у...
712 просмотров
schedule
15.05.2024
Классификация электронного спама, извлекающая особенности из заголовка
Я пытаюсь создать классификатор спама. Я читал некоторые исследовательские работы и, помимо добавления функций на основе контента, я также пытаюсь добавить функции поля заголовка, например, количество получателей BCC, тема, отправитель и т. д.,...
1276 просмотров
schedule
01.12.2023
Сегментация в оттенках серого/извлечение признаков/обнаружение пятен?
Я пытаюсь найти отправную точку, но не могу найти правильный ответ. Буду очень признателен за наводку. Я также не знаю правильной терминологии, отсюда и название.
Я сделал снимок сумки с черным фоном за ней.
И я хочу извлечь сумку, подобно...
10556 просмотров
schedule
31.05.2024
ExtractFeatures() из пакета NMF в R возвращает пустой список для данных микроРНК
Я использую пакет NMF в R для выполнения неотрицательной матричной факторизации данных RNAseq/microRNAseq.
Моя первая попытка была с данными RNAseq (матрица данных FPKM), которые были зарегистрированы, пустые строки удалены и преобразованы в...
391 просмотров
schedule
23.05.2024
Несколько наборов функций
Я изучаю NLP и учусь использовать NLTK и scikit-learn для классификации текста. Итак, я реализовал присутствие Unigram как функцию в корпусе movie_review NLTK. Теперь я пытаюсь реализовать исследовательскую работу, в которой они использовали...
441 просмотров
schedule
16.03.2024
Sklearn: ошибка типа извлечения признаков
Как новичок в программировании, у меня есть некоторые проблемы с категоризацией текста с помощью эксперимента по машинному обучению с помощью Scikit Learn. Я использую 10-кратную перекрестную проверку, поэтому нет разделения на данные поезда и теста....
136 просмотров
schedule
09.04.2024
Применение маски объекта к расчету LBP
Я вижу много статей, применяющих lbp для классификации изображений на основе текстуры. Меня просто интересуют три вещи об этой технике, на которые я не смог найти четких ответов в Google:
Как алгоритм вычисляет lbp для граничных пикселей...
1084 просмотров
schedule
28.10.2022
Как выполнить технику даунсэмплинга и апсемплинга?
В этой лекции я имею в виду курс DataPrep от Google по машинному обучению https://developers.google.com/machine-learning/data-prep/construct/sampling-splitting/imbalanced-data о решении проблемы несбалансированности классов, упомянутый метод...
867 просмотров
schedule
15.05.2024
Как отображать тестовые изображения случайным образом из папки тестовых изображений
Я использую текстуры Haralick для решения задачи классификации медицинских изображений. Я хочу перебрать тестовую папку с немаркированными изображениями и распечатать их в блокноте jupyter с метками прогнозирования.
cv2.imshow() выводит...
168 просмотров
schedule
12.04.2024
Как удалить функции из списка функций (TfidfVectorizer)?
В настоящее время я работаю над программой классификации текстов. Я выявил некоторые функции с помощью TfidfVectorizer. Теперь я хочу удалить некоторые слова из исходного списка функций, потому что они не содержат полезной информации.
У меня два...
24 просмотров
schedule
21.05.2024
