我有一張圖片.1200 * 1175像素。我想訓練一個網(mlp或hopfield)來學習它的一個特定部分(201 * 111pixel)以節省其重量以便在新的網絡中使用與之前的功能相同)只有沒有訓練它才能找到具體的部分。現在有這樣的問題:什麼樣的網絡是有用的; mlp或hopfield,如果mlp;隱藏層的數量; trainlm函數是無用的,因爲「out內存「error.I將圖片轉換爲二進制圖像,是否有用?訓練神經網絡
Q
訓練神經網絡
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A
回答
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您究竟需要哪種解決方案?用圖像找到一個物體(比如「Where's Waldo」?)。目標對象是否總是具有相同的大小和方向?由於照明改變,它可能看起來不同嗎?
如果您只需要在較大的圖像中查找固定模式的像素,我建議使用直觀的相關度量,如互相關來有效地找到它。
如果您需要解決上述任何問題,那麼有兩個基本解決方案:1.使用不同姿勢,比例等對象的示例構建模型,以便模型能夠識別任何他們或2.開發一種方法來標準化正在檢查的像素塊,以儘量減少這些失真的影響(如胡的不變矩)。如果沒有別的辦法,yuo會想要執行某種數據縮減操作來減少輸入數量。從技術上講,你也可以嘗試一種不會旋轉等的模型,但我不知道這些模型有多好。我懷疑他們比傳統方法更溫和。
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我發現AdaBoost有助於挑選圖像的重要位。那樣,使用高斯濾波器將圖像大小調整爲非常小的(如40x30)將加快速度,並將重量放在照片的更多區域,而不是放在微不足道的像素上。
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感謝您的關注。請幫助我more.i想寫一個代碼。如果可能的話請再解釋一遍。 – mohammad 2011-01-07 13:01:49