问题标签 [image-classification]

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image-processing - 如何为分类任务预处理图像?

我得到了对图像(二进制)进行分类的任务。有包含自行车的图像和不包含自行车的图像。我没有太多数据,所以我正在寻找一个强调图片中自行车特征的选项(过滤器等)。在将特征提供给分类器时,我已经尝试过 laplace 和 canny 过滤器得到相当糟糕的结果。有任何想法吗?

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python - 使用 OpenCV 的输入图像错误中的通道数无效

命名空间'::CvtHelper<struct cv::impl::`匿名
命名空间'::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0xe227985e::Set<1,-1,-1>, struct cv::impl::A0xe227985e::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,int) > 输入通道数无效图片:> 'VScn::contains(scn)' > 其中 > 'scn' 为 1

这条线给了我错误

大家好,我是使用opencv的新手,现在我正在做图像分类项目

我的完整代码如下

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python - 用于徽标的二进制图像分类器

我目前正在寻找一种可能快速的方法来为图像创建(或使用已经存在的)分类器。主要目标是对图像进行分类,无论它们(主要)是否是徽标。这意味着我对识别公司的品牌/名称不感兴趣。但相反,模型必须说明图像是徽标的可能性有多大。

这样的分类器是否已经存在?如果没有,是否有任何可能的解决方案来避免这项任务的神经网络?

提前致谢。

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pytorch - 预期输入 batch_size (18) 与目标 batch_size (6) 匹配

用于图像分类的 RNN 是否仅适用于灰度图像?以下程序适用于灰度图像分类。

如果使用 RGB 图像,我有这个错误:

预期输入 batch_size (18) 与目标 batch_size (6) 匹配

在这条线上loss = criterion(outputs, labels)

我的火车、有效和测试数据加载如下。

我的模型如下。

打印图像和输出形状是

错误在哪里?

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deep-learning - 事件检测相关问题——计算机视觉

事件检测涉及的步骤。

我对计算机视觉非常陌生,我开始研究事件检测的工作原理。但这真的让我很困惑。我基本上是在创建一个数据集,我从视频中提取帧并用人、汽车、动物等注释帧图像,我想做一个事件检测来查找图像中是否存在崩溃。

我的问题是,在注释时如何包含事件详细信息?我正在使用在线视频注释工具,它只允许注释框架中的对象。

有人可以指导我吗?

另外,我应该按照哪些步骤进行事件检测?

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tensorflow - Displaying Images from DataLoader with TensorFlow Lite Model Maker

I am following the tutorial for creating an image classifier using the TensorFlow Lite Model Maker found here: https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification#simple_end-to-end_example. Even though I am following the tutorial exactly, I can't images from the loaded data sets to display. Here's the relevant code and error message: error code: AttributeError: 'ImageClassifierDataLoader' object has no attribute 'dataset'

Why is this happening and how do I fix this?

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python - 使用 Dash 处理图像/图像并通过经过训练和保存的图像分类模型运行它并在仪表板中显示结果

到目前为止,我有一个 Dash 脚本可以在仪表板上拖放图像。我已经创建了函数来加载和预处理图像,并转向 numpy 数组并通过我保存的图像分类模型运行它来预测。感谢任何帮助!

当我加载图像时,它会给出错误“OSError:[Errno 36] File name too long:....”我相信破折号 html base64 编码的“内容”,所以可能需要解码?但我不确定或如何。

我可以就如何解决这个问题寻求帮助吗?

上传图片后回调错误

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python-3.x - (Tensorflow 2.0) Keras Dataframe 无法检测到验证图像

我尝试使用keras.ImageDataGenerator.flow_from_dataframe,但它无法检测到验证图像,我得到了这个

找到 162770 个经过验证的图像文件名。

找到 0 个经过验证的图像文件名。

谁能帮帮我

我的代码在这里:

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

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pytorch - 图像分类器模型的输出大小应该是多少?

我正在执行图像分类任务。图像被标记为 0 1 2。模型输出中最后一个线性层的大小应该是 3 还是 1 ?一般来说,对于 3 类操作,输出设置为 3,作为这三个的结果,返回最大概率。但是我看到在某些代码中最后一层设置为1。我认为这实际上是合乎逻辑的。你有什么想法 ?(我也不在最后一层使用 softmax 或 sigmoid 函数。)

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python - 我如何将纯文本图像(请愿书、发票、书页)和普通图像(猫、人)分类为两种不同的类型?

我不认为检测图像上的文字确实有效,因为普通图像上也可以有文字(如交通标志)。有没有办法做到这一点?我想不出答案。