參數提取

Question

我試圖與機器學習圖像處理

就像...例如專家系統......我有一些完美的圖像集和學習引擎，從這些訓練。如果我在我的引擎中發現變色，奇怪的圖像，引擎會改變顏色，銳度等功能...

正常機器學習會給我一個答案，只是圖像好與不好。

問題是我如何獲得最佳參數集（添加rgb，銳度算法參數等參數），而不僅僅是圖像好與不好。

是否有任何機器學習提取參數？

Answer 1

正常機器學習會給我一個答案，只是圖像好與不好。

假。沒有「正常機器學習」這樣的東西。你所描述的是一個二進制分類任務，它是ML域的任務之一。 （你稱之爲「清晰度參數」等））。你描述的內容讓我假設你想給一個ML算法一些圖像，並得到一些定量值（一些實數）作爲輸出（你稱之爲「清晰度參數」等）。這被稱爲迴歸任務。閱讀有關回歸的算法以選擇適合您的算法。

在我看來，由於你正在處理圖像，你應該嘗試使用卷積神經網絡來訓練你的數據，並對你還沒有看到的新圖像進行迴歸。他們在處理圖像方面非常酷，但從計算角度來看，它們相當「沉重」。