• 如何用深度学习最快找出放倒的那张X光胸片(代码+数据...

    我特别关心那些被错误标记为旋转的正常图像(误报),因为我不想失去珍贵的训练数据。这实际上是一个比你想象的更加严重的问题,因为这个模型可能会过度调用某种特定类型的病例(也许病例中的病人身体倾斜了),如果...
    文章 2018-05-16 1961浏览量
  • 实用:用深度学习方法修复医学图像数据集

    注意:在这种情况下,CXR14数据集中几乎没有旋转图像,所以不小心地“纠正”了已经旋转图像的几率非常小。我们可以假设数据中没有旋转图像,这样有利于模型的学习。如果大量的不正常图像,那么你最好同时选择...
    文章 2018-05-04 8595浏览量
  • 一文看懂如何搭建AI应用:10周学会深度学习,还赢下5...

    我重新训练了一个模型,加入“图像旋转”和“低速率附加训练”,并得到了如下提升: 92.6%→93.5% 在训练数据中重新标签错误 当分析分类器对验证集的错误时,我注意到一些错误的置信度非常高。换句话说,模型确定它...
    文章 2018-03-14 1029浏览量
  • AutoML数据增广

    另一方面,对卫星图像应用旋转可以显著改善结果,因为无论旋转多少次,从空中拍摄的汽车图像仍然是一辆汽车。DeepAugment:闪电般迅速的autoML DeepAugment旨在作为一种快速灵活的autoML数据扩充解决方案。更具体地...
    文章 2019-04-26 5009浏览量
  • 用深度学习解决Bongard问题

    每幅图像都包括一个几何形状,并在随机位置,按随机的比例,随机的旋转。如果形状是闭合的,还可以随机的填充成黑色。该组总共24个类,示例如下: 我生成了1M图像的训练集,以及10K图像的测试集。图像链接。神经网络...
    文章 2018-03-09 4780浏览量
  • 如何使用 Google 的 AutoAugment 改进图像分类器

    本文将解释什么是数据增强,谷歌AutoAugment如何搜索最佳增强策略,以及如何将这些策略应用到您自己的图像分类问题。数据增强(Data Augmentation) 数据增强意味着在训练机器学习模型时,对输入数据随机的应用各种...
    文章 2019-06-19 1221浏览量
  • 详述车道检测的艰难探索:从透视变换到深度图像分割...

    样本量还太少,且各类分布不均匀,所以小幅度图像旋转后效果不好。在针对性调整后,得到了6,382张图像;再次通过水平翻转,样本量加倍,得到了12,764张图片。只要确保道路图像、系数标签和车道图像标签三者互相关联...
    文章 2018-01-09 1553浏览量
  • 亚马逊专家揭秘:如何建立自动检测乳腺癌的深度学习...

    根据观察,几乎所有图片中的病变区(包含病变处和四周)都在图像中央,因此我可以把图片裁剪成200*200像素大小,这样也能移除图像旋转引起的填充。为了保持网络可控,每张图像降低采样到原图像的五分之一,也就是40*...
    文章 2018-01-08 800浏览量
  • 054_《奇思异想编程序Delphi篇》

    4.16 如何将RichEdit中的文本转换成图像 4.17 如何提高对位图像素的访问速度 4.18 如何复制图像的一部分 4.19 如何创建JPEG图像的缩略图 4.20 如何图像进行特殊效果处理 4.21 如何利用Delphi在Windows开始...
    文章 2010-12-12 1039浏览量
  • 纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part2

    Geoffrey Hinton曾表示:在卷积神经网络中使用池化操作是一个很大的错误,并且网络能够稳定运作本身也是一场灾难。空间变换网络(STNs) 通过为卷积神经网络提供确切的空间变换,空间变换机制解决了上述问题,它拥有...
    文章 2018-04-11 14748浏览量
  • Kaggle冠军告诉你,如何从卫星图像分割及识别比赛中胜...

    训练集的图像(包括图像和标签)通过旋转45度、缩放15-25%、剪切操作、切换频段(仅针对某些网络)和垂直+水平翻转等图像增强操作,增加泛化能力,网络的训练时间也随之增加。对验证集或测试集不进行上述操作。在...
    文章 2018-01-01 1241浏览量
  • 揭秘!文字识别在高德地图数据生产中的演进

    我们分别从数据,模型设计层面阐述如何解决数据不足和模糊识别的问题,以及如何进一步提高文字识别能力。数据层面 数据问题很重要,在没有足够的人力物力标注的情况下,如何自动扩充数据是图像的一个通用研究课题。...
    文章 2020-07-30 496浏览量
  • (Keras)基于深度学习SketchCode将线框原型图转换成...

    在给定源图像的情况下,当正确的元素都在正确的位置上时BLEU评分能达到1.0,当元素预测错误或者元素放在了错误的位置上时会得到较低的分数。最终模型在BLEU评分中得到了0.76的分数。Bonus-Custom样式 该方法有一个...
    文章 2018-04-04 3737浏览量
  • 如何利用深度学习诊断心脏病

    对数据集进行处理的标准程序是对图像应用仿射变换:随机旋转、平移、缩放和剪切。此外,我实现了弹性变形,也就是对图像的局部区域进行拉伸和压缩。应用这种图像增强算法的目的是为了防止神经网络只记住训练的样例,...
    文章 2017-09-18 4608浏览量
  • 用深度学习拯救手抖星人!Facebook详解全景照片修复...

    表达这种旋转的最有效方式是使用3D图像中常用的一种工具:四元数。我们随后计算另一组四元数,以表达该网络计算出的旋转。如果网络和数据不存在上述的两种问题,那么四元数将会是一致的。然而在实际情况下,情况并非...
    文章 2018-01-08 1161浏览量
  • 胶囊网络到底是什么东东?

    胶囊是一组神经元,它会学习检测给定区域(例如一个矩形)图像的特定目标,它输出一个向量(例如一个八维向量),向量的长度代表目标存在的概率估计[1],而且它对姿态参数(例如精确的位置,旋转,等等)定向编码(例如8D空间)。...
    文章 2018-08-23 2574浏览量
  • 基于深度学习的商品检索技术

    其实,计算机视觉的各个领域都在解决这样的“所见即所得”难题,即如何让机器能够自动准确的理解图像内容。随着深度学习的兴起,包括人脸识别、图像分类与物体检测在内的方向都取得了很多重要的进展,也为深度学习在...
    文章 2017-08-01 2159浏览量
  • 从AlexNet到MobileNet,带你入门深度神经网络

    为了解决这个问题,Network in Network提出了使用多层感知机来实现非线性的卷积,实际相当于插入1x1卷积同时保持特征图像大小不变。使用1x1卷积的好处有:通过非线性变化增加本地特征抽象能力,避免全连接层以降低过...
    文章 2018-03-22 3708浏览量
  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络,将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛(相当于机器视觉界的奥林匹克)时,它就开始声名大噪了。从那时起,一票公司开始在它们的核心服务中使用深度学习技术。...
    文章 2018-01-26 4197浏览量
  • 大牛讲堂|深度学习Sequence Learning技术分享

    无论使用平移和翻转,还是旋转、缩放、高斯和椒盐噪音、错切等图像处理变换,都能够产生大量有效的训练数据,增强深度学习模型的鲁棒性。2.RNN作为一种序列信息的建模语言能够有效的建模序列内部的依赖关系。RNN可以...
    文章 2017-08-01 1614浏览量
  • Kaggle百万美元大赛优胜者:如何用CNN识别CT图像检测...

    同时还要确保所有CT扫描都具有相同的方向,因为CT图像旋转超过45度,意味着在图像采集过程中出现错误。极大部分关于结节检测的文献都是先从CT扫描图像中分离出肺组织。然而目前没有合适的分割方法,能够很好地处理...
    文章 2018-01-15 1280浏览量
  • 向大规模增强现实应用迈进:高效构建AR的室内高精地图

    采集过程中,激光雷达不停旋转扫描,获取原始扫描点云数据,当需要采集全景图时,使用者会停止走动,通过采集程序中的采集按钮,进行全景图图像采集。因为拍摄全景图片所需时间很短,我们可以在场景中的任意位置密集...
    文章 2021-06-04 160浏览量
  • 深度解析:一文看懂CVPR 2017五大研究前沿

    在文章中,作者通过进一步利用对称性信息进行坐标轴旋转解决了这个问题。实验证明,该方法的物体三维结构重建及摄像机角度估计均超出了之前的最好结果。2)PoseAgent:Budget-Constrained 6D Object Pose Estimation ...
    文章 2018-01-01 2363浏览量
  • 人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    很显然,这并不是一个容易解决的问题。如果手机没法在自拍照中找到我们脸,那它就像一个失明的化妆师,没法展现出我们最好的一面;如果考勤机没法通过摄像头看到我们的脸,那我们的笑就只是自作多情,它也根本不可能...
    文章 2017-08-01 894浏览量
  • 举个卡戴珊的例子,讲讲Hinton的Capsule是怎么回事|...

    这其实有办法解决,就是在训练中用上各种可能角度的图片,行话叫做data augmentation。不过,这种做法实在是耗时费力。另外,CNN还很容易受到白盒对抗性攻击(adversarial attacks)的影响,在图片上悄悄藏一些图案...
    文章 2018-01-01 1554浏览量
  • 终于盼来了Hinton的Capsule新论文,它能开启深度神经...

    对于高阶的视觉系统来说,这样的迭代过程就很有潜力解决一个物体的部分如何层层组合成整体的问题。对于实体在网络中的表征,众多属性中有一个属性比较特殊,那就是它出现的概率(网络检测到某一类物体出现的置信度)...
    文章 2017-10-27 922浏览量
  • 深度学习要另起炉灶,彻底抛弃反向传播?

    如果你对训练神经网络有经验,你可能会想到我们在做图像预处理和数据拓增的时候,会把某些图片旋转一些角度,作为新的样本,给神经网络识别。这样 CNN 能够做到对旋转的 invarience,并且是“直觉上”的 invariance...
    文章 2017-10-24 1240浏览量
  • 计算模型用类比推理解决视觉问题

    特别是,考虑到感知和再现表现的双重挑战:你如何以支持抽象类比思想的方式来表达具体的视觉信息,当图像失调时如何改变表示?上图展示了 RPM 测试题(模拟题)的“智能考察点”,即所谓的 Carpenter rules...
    文章 2017-09-04 1907浏览量
  • Vectors For All(almost)

    Android Studio 1.4 介绍了如何将SVG图像导入到 Android Studio 然后再自动转换为 VectorDrawable。这些图标可以来自material icons pack 或者是单独的 SVG 文件。导入 material icons 的确可以和 VectorDrawable ...
    文章 2017-10-19 971浏览量
  • 爱犯错的智能体:谈谈黎曼流形与视觉距离错觉问题

    放一个奇形怪状的积木,然后给几个不同旋转角度的形状,其中一个或多个是该积木旋转后的真实图像,也有不是的,让小朋友自己去判断和识别哪些是原来的积木旋转过来的。令人惊奇地是,小朋友慢慢都会学会如何处理这种...
    文章 2018-09-27 1751浏览量
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