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    爲什麼我的CNN模型過度擬合？

    我使用Keras訓練爲低於CNN模型OCR任務。它共有46個班，總共有78,000個例子。每個班級都有相同的號碼。的例子。看到驗證錯誤在增加，快速搜索顯示該模型過度擬合。所以，我添加了丟棄圖層並刪除了一些圖層。我測試了它與它限制了過度擬合的一些時期後小幅但仍模型overfits。我有一些變化測試，但是趨勢是類似與驗證的準確性似乎停止在〜0.02和驗證錯誤越來越嚴重。任何幫助，將不勝感激。 代碼：
    machine-learning computer-vision keras 2017-10-10

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    八度顯示低亮度圖像

    我使用graphics_toolkit('gnuplot')進行八度。 這裏是原始圖像： 然而，當我使用imshow，圖像看起來更暗： image = imread('Lenna.png') imshow(image) 灰色版本運行良好： pkg load image gray = rgb2gray(image) imshow(gray) 我該怎麼辦才能修復imshow問題？
    image image-processing computer-vision octave imshow 2017-10-11

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    如何將時間分佈的密集層應用於形狀張量（batch_size，600,105,8）以生成輸出（batch_size，600,48）

    我有一個Conv2D圖層產生形狀張量(batch_size, 600, 105, 8)。這是一批feature_map爲8的歌譜圖。現在我想在每個時幀（600）上應用一個大小爲48的「密集」圖層，以生成形狀(batch_size, 600, 48)的張量。默認Keras Dense層似乎並沒有削減它... 有什麼建議嗎？ 這是我的功能 def build_cnn(input_shape=(None
    machine-learning neural-network computer-vision deep-learning keras 2017-10-11

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    從照片中進行照明方向估計的機器學習？

    機器學習和計算器的新手。 最近，我一直在嘗試創建一種機器學習算法，根據對象的反射來估計光源的方向。 我知道這可能是一個複雜的主題，這就是爲什麼，作爲第一步，我試圖儘可能簡化它。 我首先將問題從迴歸問題轉換爲分類問題，只將其作爲輸出：光源位於對象的左側或光源位於對象的右側。 我也只爲一個角度變化我的數據集。 短版我的問題： 你認爲這是可以做到這樣的事情與機器學習？ （我的經驗太難以確定了） 如果是，
    machine-learning tensorflow neural-network computer-vision 2017-10-11

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    相機是否必須進行校準才能與StereoBM一起使用？

    在我的情況下，OpenCV StereoBM Depth Map返回的數據無意義，無論參數調整如何。 我正在研究涉及OpenCV並使用立體視覺生成深度圖的設計項目。我目前可以成功地加載我的網絡攝像頭並使用StereoBM生成深度圖。但是，結果數據目前沒有用，因爲我的屏幕截圖如下所示。所以我創建了一個小型的python應用程序，可以幫助我調整沒有幫助的StereoBM參數。 我的問題是否必須校準攝像
    python opencv computer-vision stereoscopy 2017-10-11

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    神經網絡：代價不穩定

    我實現了一個簡單的神經網絡，用於python中的圖像分類（一類）。圖層很簡單（image_matrix，5,1）。對隱藏層使用relu和sigmoid。 我正在迭代5000次。起初看起來成本是以合理的方式逐漸下降的。 但是，無論有多少訓練示例使用，或者我learning_rate是什麼，成本開始每次大約3000次迭代後運行不穩定... cost（點擊看原圖） 有人可以幫助我瞭解什麼是繼續？ 謝謝
    python machine-learning neural-network computer-vision classification 2017-10-12

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    SIFT描述符的大小

    做了描述符的所有向量，由SIFT描述符爲同一圖像提取的描述符具有相同長度或大小的描述符是不同的，因爲我誤解了這一點？ 問候！
    image-processing computer-vision sift descriptor 2017-10-12

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    128篩選描述符的值？

    我知道我們在關鍵點周圍放置了一個16x16的「中間」像素窗口。我們將該窗口分成16個4x4窗口。從每個4x4窗口，我們生成一個8個bin的直方圖。每個箱對應0-44度，45-89度等。將來自4x4的梯度方向放入這些箱中。這是爲所有4x4塊完成的。最後，我們對你得到的128個值進行歸一化。 當他們得到他們的價值 但我誤解了其中128號從得到他們的價值？它是指相應的方向值大小還是什麼？ 如果有人描述的
    image-processing computer-vision sift 2017-10-12

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    智能手機上的人體姿勢估計/匹配

    我正在開發一個人必須模仿預定姿勢的項目。照片是由模仿此預定義姿勢的人制作的。 然後，從這個圖像中提取人的人體姿勢，並與預定義的姿勢進行比較。最後一個得分機制決定兩個姿勢的匹配程度，或者它們完全匹配。 我想爲智能手機開發，因此理想情況下，所有內容都嵌入智能手機本身。這意味着，該實現能夠在CPU或智能手機GPU上運行（例如Moto G5 Plus，板載Adreno 506 GPU - 支持OpenGL
    image-processing tensorflow computer-vision deep-learning openpose 2017-10-13

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    如何使用張量流建立一個CNN模型，每個「分支」是獨立的，直到最後一步加入？

    這很難用文字表達清楚，所以如果您有任何問題，請告訴我。 我正在使用CNN培訓圖像識別模型。但是我有不同角度的圖像，所以我想用n張圖片的每個角度做幾個圖層。在這個過程中，我將每個角度的輸出減少到1，最後，我將所有角度的輸出結合起來，做一個2層神經網絡。 我試圖訓練一個角度作爲測試並獲得了工作結果，然後我將每個角度的每個圖層放到一個列表中，當我沿着同一個步驟進行時（所有角度的卷積圖層列表，層1，卷積層
    python-2.7 tensorflow computer-vision 2017-10-13
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