问题标签 [convolutional-neural-network]
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python - raise ImportError('Could not import PIL.Image.' '使用`array_to_img`需要PIL。')
我正在尝试将脑肿瘤的 MRI 图像分类为正常、恶性或良性。为此，我想在一个程序中运行两个神经网络。第一个网络对大脑 MRI 图像是肿瘤还是非肿瘤进行分类。如果是肿瘤，第二个网络对脑MRI图像是恶性还是良性进行分类。代码如下：
我什至尝试在第二个神经网络中更改变量的名称，但仍然没有得到最终输出。我收到此错误：
任何人都可以请教我如何解决，或者这是实现相同的另一种更好的方法。
keras - 分数 maxpool 使运行时在 google colab 上死掉
所以我试图在 Keras 中使用分数最大池和 CIFAR-10 上的 Lambda 包装器，但是每当我尝试训练模型时，运行时就会消失。关于发生了什么的任何线索？我正在使用带有 tensorflow 后端的 Keras v2.0。
deep-learning - 一维 CNN 可以从其他两个包含的特征中推断出一个特征吗？
我在时间数据上使用 1D CNN。假设我有两个特征 A 和 B。A 和 B 之间的比率（即 A/B）很重要 - 我们称之为特征 C。我想知道是否需要显式计算并包含特征 C，或者可以CNN 理论上从给定的特征 A 和 B 中推断出特征 C？
我知道在深度学习中，最好排除高度相关的特征（例如特征C），但我不明白为什么。
python - pytorch cnn 步幅错误
我现在在 Windows 中使用 pytorch 0.4.0 来构建 CNN，这是我的代码：
但我得到的错误是
我认为这表明我在上面的代码中犯了一些错误，但我不知道如何修复它，任何人都可以帮助我吗？提前致谢！
tensorflow - 如何提高 CNN 模型的性能（机器学习 - 深度学习）
我正在尝试训练基于 CNN 的模型，
训练数据是月球着陆器的图像，但是模型的性能不好，准确率在45%左右，我尝试添加更多的层来改进它，但仍然效果不佳，谁能提供一些想法关于如何改进它。标签：上下左右（0,1,2,3）采样率：0.1
训练数据已从图像转换为数据
标签：
这是我的一些代码：
opencv - 如何在自动驾驶汽车中使用 CNN 的输出作为另一个的输入
我正在使用这种方法开发使用 3 个 CNN 和摄像头传感器的微型自动驾驶汽车。
其中一个 CNN 检测图像上的车道并输出图像，其中车道绘制为绿色
另一个 CNN 使用图像输出与电机通信的转向角和速度。这 2 个 CNN 单独工作正常。
最后一个 CNN 检测交通标志，例如左转、右转、停止。如何使用此输出来修改第一个 CNN 绘制绿线的方式。例如，如果汽车在带有左转标志的路口，我希望绿灯“车道”向左绘制一条路径。
任何关于如何连接这 3 个 CNN 并在现场使用它们的建议都将受到欢迎。
python - 为什么 tensorflow 会消耗这么多内存？
- 我有一个简单的 CNN（4 个 conv-pool-lrelu 层和 2 个全连接层）。
- 我只在 CPU 上使用 TensorFlow（没有 gpu）。
- 我有大约 6GB 的可用内存。
- 我的批次由 56 张 640x640 像素（<100 MB）的图像组成。
而且 TensorFlow 消耗的内存超过了可用内存（显然会导致程序崩溃）。
我的问题是：为什么 TensorFlow 需要这么多内存来运行我的网络？我不明白是什么占用了这么多空间（可能多次缓存数据以优化卷积计算？保存所有隐藏的输出以用于反向传播？）。有没有办法防止 TensorFlow 消耗这么多内存？
旁注：
- 我无法减少批处理的大小，我正在尝试进行一些多实例学习，因此我需要一次计算所有补丁。
- 我正在使用 AdamOptimizer
- 我所有的卷积都是 5x5 窗口，1x1 步幅，具有（从第一个到最后一个）32、64、128 和 256 个特征。我正在使用泄漏的 ReLU 和 2x2 最大池。FC 层由 64 个和 3 个神经元组成。
- 使用 Ubuntu 16.4 / Python 3.6.4 / TensorFlow 1.6.0
deep-learning - 卷积网络和卷积层有什么区别？
需要知道卷积层和卷积网络之间的区别。
当我在网上搜索时，我发现卷积层是第一层，它是输入。这是真的吗？
tensorflow - CNN 模型在 CPU 和 GPU 上 tensorflow 预测的差异
我已经在 GPU 上训练了 FCN 网络并保存了模型（.pb 文件）。我在 GPU 上得到了正确的预测。但是，当我在 CPU 上运行预测时，我会为同一模型文件获取 NAN。是否需要设置任何 CPU/GPU 标志？还是CPU有溢出问题？