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    为什么我的CNN模型过度拟合？

    我使用Keras训练为低于CNN模型OCR任务。它共有46个班，总共有78,000个例子。每个班级都有相同的号码。的例子。看到验证错误在增加，快速搜索显示该模型过度拟合。所以，我添加了丢弃图层并删除了一些图层。我测试了它与它限制了过度拟合的一些时期后小幅但仍模型overfits。我有一些变化测试，但是趋势是类似与验证的准确性似乎停止在〜0.02和验证错误越来越严重。任何帮助，将不胜感激。 代码：
    machine-learning computer-vision keras 2017-10-10

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    八度显示低亮度图像

    我使用graphics_toolkit('gnuplot')进行八度。 这里是原始图像： 然而，当我使用imshow，图像看起来更暗： image = imread('Lenna.png') imshow(image) 灰色版本运行良好： pkg load image gray = rgb2gray(image) imshow(gray) 我该怎么办才能修复imshow问题？
    image image-processing computer-vision octave imshow 2017-10-11

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    如何将时间分布的密集层应用于形状张量（batch_size，600,105,8）以生成输出（batch_size，600,48）

    我有一个Conv2D图层产生形状张量(batch_size, 600, 105, 8)。这是一批feature_map为8的歌谱图。现在我想在每个时帧（600）上应用一个大小为48的“密集”图层，以生成形状(batch_size, 600, 48)的张量。默认Keras Dense层似乎并没有削减它... 有什么建议吗？ 这是我的功能 def build_cnn(input_shape=(None
    machine-learning neural-network computer-vision deep-learning keras 2017-10-11

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    从照片中进行照明方向估计的机器学习？

    机器学习和计算器的新手。 最近，我一直在尝试创建一种机器学习算法，根据对象的反射来估计光源的方向。 我知道这可能是一个复杂的主题，这就是为什么，作为第一步，我试图尽可能简化它。 我首先将问题从回归问题转换为分类问题，只将其作为输出：光源位于对象的左侧或光源位于对象的右侧。 我也只为一个角度变化我的数据集。 短版我的问题： 你认为这是可以做到这样的事情与机器学习？ （我的经验太难以确定了） 如果是，
    machine-learning tensorflow neural-network computer-vision 2017-10-11

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    相机是否必须进行校准才能与StereoBM一起使用？

    在我的情况下，OpenCV StereoBM Depth Map返回的数据无意义，无论参数调整如何。 我正在研究涉及OpenCV并使用立体视觉生成深度图的设计项目。我目前可以成功地加载我的网络摄像头并使用StereoBM生成深度图。但是，结果数据目前没有用，因为我的屏幕截图如下所示。所以我创建了一个小型的python应用程序，可以帮助我调整没有帮助的StereoBM参数。 我的问题是否必须校准摄像
    python opencv computer-vision stereoscopy 2017-10-11

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    神经网络：代价不稳定

    我实现了一个简单的神经网络，用于python中的图像分类（一类）。图层很简单（image_matrix，5,1）。对隐藏层使用relu和sigmoid。 我正在迭代5000次。起初看起来成本是以合理的方式逐渐下降的。 但是，无论有多少训练示例使用，或者我learning_rate是什么，成本开始每次大约3000次迭代后运行不稳定... cost（点击看原图） 有人可以帮助我了解什么是继续？ 谢谢
    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描述符为同一图像提取的描述符具有相同长度或大小的描述符是不同的，因为我误解了这一点？ 问候！
    image-processing computer-vision sift descriptor 2017-10-12

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    128筛选描述符的值？

    我知道我们在关键点周围放置了一个16x16的“中间”像素窗口。我们将该窗口分成16个4x4窗口。从每个4x4窗口，我们生成一个8个bin的直方图。每个箱对应0-44度，45-89度等。将来自4x4的梯度方向放入这些箱中。这是为所有4x4块完成的。最后，我们对你得到的128个值进行归一化。 当他们得到他们的价值 但我误解了其中128号从得到他们的价值？它是指相应的方向值大小还是什么？ 如果有人描述的
    image-processing computer-vision sift 2017-10-12

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    智能手机上的人体姿势估计/匹配

    我正在开发一个人必须模仿预定姿势的项目。照片是由模仿此预定义姿势的人制作的。 然后，从这个图像中提取人的人体姿势，并与预定义的姿势进行比较。最后一个得分机制决定两个姿势的匹配程度，或者它们完全匹配。 我想为智能手机开发，因此理想情况下，所有内容都嵌入智能手机本身。这意味着，该实现能够在CPU或智能手机GPU上运行（例如Moto G5 Plus，板载Adreno 506 GPU - 支持OpenGL
    image-processing tensorflow computer-vision deep-learning openpose 2017-10-13

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    如何使用张量流建立一个CNN模型，每个“分支”是独立的，直到最后一步加入？

    这很难用文字表达清楚，所以如果您有任何问题，请告诉我。 我正在使用CNN培训图像识别模型。但是我有不同角度的图像，所以我想用n张图片的每个角度做几个图层。在这个过程中，我将每个角度的输出减少到1，最后，我将所有角度的输出结合起来，做一个2层神经网络。 我试图训练一个角度作为测试并获得了工作结果，然后我将每个角度的每个图层放到一个列表中，当我沿着同一个步骤进行时（所有角度的卷积图层列表，层1，卷积层
    python-2.7 tensorflow computer-vision 2017-10-13
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