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尝试使用未初始化值InceptionV3/MIXED_6d/BRANCH_3/Conv2d_0b_1x

我修改了先启V3网络(删除了一些层模块),创建了6个类训练数据,每个类1个图像。当我执行培训时,我收到错误 tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: 尝试使用未初始化值 InceptionV3/Mixed_6d/Branch_3/Conv2d_0b_1x1/weights[[节点: InceptionV3 ..

Google Colab在从Google Drive读取图像时速度太慢

我自己有一个深度学习项目的数据集。我把它上传到了Google Drive上,并链接到了Colab的一个页面上。但Colab在一秒钟内只能读取2-3张图片,而我的电脑可以读取数十张。(我使用imread来读取图像。) keras的模型编译过程没有速度问题,但仅在从Google Drive读取图像时存在速度问题。有谁知道解决办法吗?也有人遇到了这个问题,但它仍然没有解决:Google Colab ..

更快的RCNN旋转是不变的吗?

我要生成一个车辆数据集,以便在RCNN、快速RCNN、更快的RCNN等网络中进行培训。我的问题是: 原始图像中车辆的角度对探测器重要吗?我的意思是,如果数据集只包含从左到右的车辆图像,那么训练过的网络能检测到任何角度的车辆吗? 推荐答案 Detectron2最近增加了旋转速度更快的RCNN网络。要创建这样的模型,您应该为带有旋转边界框的车辆创建注释,即: rbbox = [ ..
发布时间:2022-07-15 17:41:08 其他开发

如何存储和加载海量图像数据集?

我有一个很大的图像数据集要存储。我有30万张图片。每个图像都是一个28800像素的矢量,这意味着我有一个(300000, 28800) 的矩阵 我将其存储如下 img_arr = np.stack(images, axis=0) np.savetxt('pixels_dataset_large.csv',img_arr,delimiter=",") 但是加载它需要很长时间,有时l会 ..
发布时间:2022-06-26 21:14:29 Python

在KERAS FIT_GENERATOR中将Shuffle设置为True时精度降低

我使用的数据非常不平衡。 我正在使用VGG16训练图像分类器。我冻结了VGG16中的所有层,接受最后两个完全连接的层。 BATCH_SIZE = 128 EPOCHS = 80 当我设置Shuffle=False时,每个类的查准率和召回率都非常高(介于.80-.90之间)但当我设置Shuffle=True时,每个类的查准率和召回率下降到0.10-0.20。我不确定发生了什么。请帮 ..
发布时间:2022-06-26 21:03:14 Python

CNN:为什么我们先将图像调整到256,然后将中心裁剪到224?

Alexnet图像输入的转换如下: transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), 为什么我们首先将图像大小调整为256,然后将中心裁剪为224?我知道224x224是ImageNet的默认图像大小,但为什么我们不能直接将图像大小调整到224x224? 推荐答案 也许这是最直观的说明。考虑下图(128x128px): ..
发布时间:2022-06-26 20:54:19 其他开发

Conv2D+LSTM网络出现错误

我有一个名为charMatrixList的矩阵列表,长度为40744。我将此列表转换为numpy数组,形状变为(40744,32,30)。此数字数组作为输入传递给神经网络。 当作为输入传递到LSTM层时,我收到的错误与Conv2D层输出的形状有关。 from keras.models import Sequential from keras.layers import Embeddi ..
发布时间:2022-03-23 21:14:16 其他开发

为什么有时候CNN的模型只预测了所有其他班级中的一个呢?

我是深度学习领域的新手,所以请不要像Reddit那样刻薄!这似乎是一个一般性问题,因此我不会在此给出我的代码,因为它似乎没有必要(如果是,这里有指向colab的链接) 关于数据:您可以找到原始数据here。它是原始数据集82 GB的缩小版本。 一旦我训练我的CNN,它每次都会预测‘没有糖尿病视网膜病变’(没有DR),准确率达到73%。这是因为有大量的无DR映像还是其他原因?我没有头绪! ..
发布时间:2022-02-25 18:10:21 Python

在KERAS中构建多输出模型时出错

我正在尝试在KERAS中创建多输出模型。该模型从卷积开始,旨在将两个独立的致密层的结果叠加在一起。我为回归任务创建了一些随机数据,其中x1是输入,df是标签。df包含三列。在定义了列车和测试拆分并形成模型后,我在拟合模型时收到错误。有人能帮我更正代码吗? x1 = np.random.rand(500, 244, 244, 20) df = pd.DataFrame(np.random.u ..
发布时间:2022-02-25 18:09:04 Python

在卷积和合并层之后向卷积神经网络添加输入

我正在构建一个卷积神经网络,它将包含一定数量的卷积和池层。问题是我想在特征提取步骤(卷积+池化)之后添加一些额外的输入。 此额外输入将添加到展平的要素地图(完全连接图层的第一层)。我想问一下,是否有任何文档可以在TensorFlow或(如果我幸运的话)在keras中实现此功能。 提前感谢您,祝您度过愉快的一天。 推荐答案 您可以使用tf.keras.models.Model类创建这样 ..
发布时间:2022-02-25 18:06:37 其他开发

什么是卷积神经网络中的激活、激活梯度、权重梯度和权重梯度?

我刚刚阅读完CNNS上Stanford的CS231n的the notes,有一个指向实时demo的链接;但是,我不确定演示中的“激活”、“激活梯度”、“权重”和“权重梯度”指的是什么。下面的屏幕截图是从演示中复制的。 念力点位1 我首先感到困惑的是,“激活”指的是输入层。根据笔记,我认为激活层指的是CNN中的RELU层,它本质上告诉CNN哪些神经元应该被点亮(使用RELU功能)。我不确 ..
发布时间:2022-02-25 18:04:11 其他开发

卷积神经网络与下采样?

读完这个主题我不太理解:神经网络中的“卷积”与简单的下采样或“锐化”功能相比吗? 您能否将此术语分解为简单易懂的图像/类比? 编辑:在第一个答案之后重新表述:合并是否可以理解为权重矩阵的缩减抽样? 推荐答案 卷积神经网络是一系列经经验证明在图像识别方面非常有效的模型。从这个角度看-CNN与下采样完全不同。 但在CNN设计中使用的框架中有一些可以与下采样技术相媲美的东西 ..

使用KERAS进行转移学习,验证精度不会从一开始就提高(超过朴素的基准),而训练精度会提高

我正在为Food-101数据集(图像数据集w/101类和每个类1k图像)构建分类器。我的方法是使用KERAS,并通过ResNet50(来自ImageNet的权重)转移学习。 在训练模型时,训练精度在几个历元(30%-->45%)内有较好的提高,但验证精度基本上保持在0.9%-1.0%。我尝试过简化、交换优化器、减少和增加隐藏层中的单位、剥离所有图像增强,并在flow_from_directory ..

如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化?

我正在使用TensorFlow构建CNN模型,我想知道是否可以以某种方式设置权重初始化的种子,以便能够在任何地方都拥有相同的种子,以便可以在我的模型的不同体系结构之间进行比较。在堆栈溢出问题上找到了类似Tensorflow weight initialization的答案,但对我没有真正的帮助,因此我们将感谢您的帮助。提前感谢! 推荐答案 您可以根据需要在所有层设置kernel_ini ..

在处理RAM中不能容纳的数据时,KERAS FIT_GENERATOR是不是最好的选择?

我正在构建一个可以对Knots进行分类的分类器。目前我有一个数据集,其中包含100,000张“解结”、100,000张“加三叶”和100,000张“负三叶”的图像。 在过去的40多天里,我一直在尝试让分类器处理这么大的数据集。到目前为止,我遇到的问题有: 1)数据集不适合CPU主内存:通过使用PyTables和Hdf5创建一些EArrays并将其追加到磁盘上,修复了此问题。现在我有一个1. ..
发布时间:2022-02-25 17:56:47 Python

从不同版本的tf.keras加载保存的模型

我在Google CoLab中使用TensorFlow和Kera创建了一个图像分类模型。它分别与GPU版本1.15和2.2.4一起保存在那里。现在我想在我的远程机器上加载CPU和1.10和2.2.2版本,我无法做到这一点,而且出错了。这是我第一次使用CNN以及TF和KERAS,所以我不能找出确切的原因和如何解决这个问题。我已经在下面提到了代码和错误: import tensorflow as ..
发布时间:2022-02-25 17:53:28 Python