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画像の分類に関する質問：アルゴリズムが入力画像が属するクラス（「猫」、「椅子」、「木」）を決定しなければならないという決定問題。

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ニューラルネットワークの画像を準備/拡張する方法は？
画像分類にニューラルネットワークを使用したいと思います。事前に訓練されたCaffeNetから始めて、アプリケーション用に訓練します。 入力画像をどのように準備すればよいですか？ この場合、すべての画像は同じオブジェクトですが、バリエーションがあります（品質管理と考えてください）。それらは多少異なる縮尺/解像度/距離/照明条件にあります（多くの場合、縮尺がわかりません）。また、各画像には、ネットワークが無視する対象オブジェクトの周囲の領域（既知）があります。 （たとえば）各画像の中心を切り取ることができます。これには、関心のあるオブジェクトの一部が含まれ、無視される領域は含まれないことが保証されています。しかし、それは情報を捨ててしまうように思われ、また結果は実際には同じスケールではありません（おそらく1.5倍のバリエーション）。 データセットの増強 ランダムクロップ/ミラー/その他によってさらにトレーニングデータを作成することを聞いたことがありますが、これに標準的な方法はありますか？分類器の精度がどれだけ向上するかについての結果はありますか？
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ImageNetに個人クラスはありますか？人間に関連するクラスはありますか？
インターネット上の Imagenetクラスの多くのソースの1つを見ると、人間に関連する単一のクラスを見つけることができません（そして、ハーベストマンは収穫する人ではありませんが、パパロングレッグのようなものでした）クモ ：-）。そんなことがあるものか？私は、少なくとも期待したpersonクラスを、そしてなど、より具体的であっても、何かman、woman、toddler、などの並べ替えの何もありません。どうして？Lii -Fei-Liと彼女のチームは、人の画像をデータベースに入れないという意識的な選択をしましたか？間違ったファイルを見ていますか？質問のために、ImageNet2014年以降のバージョンを検討できます。
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CNNの画像のサイズ変更とパディング
画像認識のためにCNNをトレーニングしたい。トレーニング用の画像のサイズは固定されていません。たとえば、CNNの入力サイズを50x100（高さx幅）にします。いくつかの小さなサイズの画像（たとえば32x32）を入力サイズにサイズ変更すると、画像の内容が水平方向に過度に引き伸ばされますが、一部の中サイズの画像では問題ありません。 コンテンツの破壊を回避しながら画像のサイズを変更する適切な方法は何ですか？ （幅と高さの比率をある程度維持してサイズを変更した後、サイズを完全にするために0で画像をパディングすることを考えています。この方法で大丈夫でしょうか？）
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ディープラーニングで正方形の画像を使用する理由
VGG、ResNetなどの高度なディープラーニングモデルのほとんどは、入力として正方形の画像を必要とします。通常、ピクセルサイズは224x224224x224224x224です。 入力が同じ形状でなければならない理由はありますか、または100 x 200で convnetモデルを構築できますか？100x200100x200100x200なければならない（たとえば、顔の認識を行いたい場合や、縦向きの画像がある場合）。 ピクセルサイズを大きくすると、512x512512x512512x512メリットが増えますか？
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LSTMセルはいくつ使用すればよいですか？
使用する必要があるLSTMセルの最小、最大、および「妥当な」量に関する経験則（または実際の規則）はありますか？具体的には、TensorFlowとプロパティのBasicLSTMCellに関連していnum_unitsます。 私が定義する分類問題があると仮定してください： t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples たとえば、トレーニングの例の数は次の数よりも多い必要がありますか？ 4*((n+1)*m + m*m)*c cセルの数はどこですか？これに基づいています：LSTMネットワークのパラメーターの数を計算する方法？私が理解しているように、これはパラメータの総数を与えるはずであり、トレーニング例の数よりも少なくなければなりません。
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CNNのフィルターの重みの更新
私は現在、CNNのアーキテクチャーを理解しようとしています。畳み込み、ReLUレイヤー、プーリングレイヤー、完全接続レイヤーについて理解しています。しかし、私はまだ重みについて混乱しています。 通常のニューラルネットワークでは、各ニューロンに独自の重みがあります。完全に接続された層では、各ニューロンにも独自の重みがあります。しかし、私が知らないのは、各フィルターに独自の重みがあるかどうかです。逆伝播中に、完全に接続されたレイヤーの重みを更新する必要があるだけですか？または、すべてのフィルターに個別の重みを付けて更新する必要がありますか？
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分類のために画像にラベルを付けるツール
分類のための入力として数百の画像にすばやくラベルを付けるツールを誰かが推奨できますか？細胞の顕微鏡画像を約500枚持っています。「健康」、「死者」、「病気」などのカテゴリを手動でトレーニングセットに割り当て、それらをcsvファイルに保存したい。 基本的にこの質問で説明されているものと同じですが、独自の画像を持っていないので、追加の可能性が開かれますか？
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Python用のすぐに使える優れた言語モデルはありますか？
私はアプリケーションのプロトタイプを作成していますが、生成されたいくつかの文の複雑さを計算するための言語モデルが必要です。 すぐに使用できるPythonのトレーニング済み言語モデルはありますか？のような単純なもの model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 一部のフレームワークを確認しましたが、必要なものが見つかりませんでした。私は次のようなものを使用できることを知っています： from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) これはブラウンコーパスの優れたチューリング確率分布を使用していますが、1bワードデータセットなどの大きなデータセットで巧妙に作成されたモデルを探していました。一般的なドメイン（ニュースだけでなく）の結果を実際に信頼できるもの
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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線形回帰、ディシジョンツリー、またはランダムフォレスト回帰を選択するのはいつですか？[閉まっている]
休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 4年前休業。 私はプロジェクトに取り組んでおり、どのアルゴリズムを選択するかを決定するのが困難ですregression。私は1つを選ぶ必要がありますどのような条件の下で知りたいlinear regressionか、Decision Tree regressionまたはRandom Forest regression？上記のツリーの中で特定のアルゴリズムに移行することを決定するデータの特定の特性はありますか？決定を下すためにデータセットを調べる必要がある特性は何ですか？そして、もう一つが選択になるだろういくつかの理由があるdecision treeかrandom forest、アルゴリズム同じ正しさをすることによって達成することができたとしてもはlinear regression？
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従来のCVテンプレートマッチングよりも目視検査タスクに畳み込みNNを使用する理由
私たちが取り組んでいるプロジェクトに基づいて興味深いディスカッションがありました。なぜテンプレートマッチングアルゴリズムに対してCNN目視検査システムを使用するのですか？ 背景：特定のタイプのオブジェクトが「壊れている」/欠陥があるかどうか（この場合はPCB回路基板）を検出する単純なCNNビジョンシステム（ウェブカメラ+ラップトップ）のデモを示しました。私のCNNモデルは、静的な背景に適切な、壊れた回路基板（それぞれ約100枚の画像）の例を示していました。私たちのモデルは、事前に訓練されたVGG16（imagenet上）の最初のいくつかのconv / maxpoolレイヤーを使用し、次にいくつかの密集度を持ついくつかのさらにトレーニング可能なconvs / poolsを追加し、分類のためのdim-3 one hotエンコードされたベクトル化された出力に導きました：（is_empty、has_good_product、has_defective_product）。 モデルはかなり簡単にトレーニングされ、問題なく99％の検証に達しました。また、データセットが小さいことがわかっているため、さまざまなデータ拡張を使用してトレーニングを行いました。実際には、10回のうち約9回動作しましたが、同じ回路基板のいくつかのランダムな変換/回転により、逆のクラスに配置される場合があります。おそらく、より積極的なデータ拡張が役立つでしょう。とにかく、プロトタイプのコンセプトプロジェクトについては私たちは幸せでした。 今、私たちは別のエンジニアと彼の同僚に提示していました、そして彼はNNがこれには過剰であるという議論を持ち出しました、ただテンプレートマッチングを使うべきです、なぜCNNをしたいのでしょうか？ 私たちのアプローチが特定のアプリケーション（たとえば、検査する他の部品）でより優れている理由について、良い答えはありませんでした。私たちが提起したいくつかのポイント： 1）不変性に対してよりロバスト（たとえば、データ拡張を介して） 2）システムを改善するためにオンライン学習を行うことができます（たとえば、人間はどの例が間違っているかをソフトウェアに伝えることができます） 3）従来のコンピュータービジョンアルゴリズムのようにしきい値を設定する必要はありません。皆さんはどう思いますか、このタイプの検査タスクのためのCNNシステムにはもっと利点がありますか？どのような場合に、テンプレートマッチングよりも優れていますか？ 深いNNが仕事の技術になる可能性がある場合のいくつかのランダムなアイデア：入力の一部として3D深度センシングを必要とするシステム、または変形/ストレッチ/押しつぶすことができるが、依然として「良好」である任意のタイプのオブジェクト不良品ではない（例：ぬいぐるみ、ワイヤーなど）。あなたの考えを聞いて興味があります:)
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分類のための畳み込みネットワーク、照明に非常に敏感
畳み込みネットワークをトレーニングして、機械コンポーネントの画像を良品または不良品として分類しました。テストの精度は高いものの、照明がわずかに異なる画像ではモデルのパフォーマンスが低いことに気付きました。 私が検出しようとしている機能は微妙であり、照明がモデルを誤作動させて多くの偽陰性を呼び出しているようです。すべてではありませんが、ほとんどのトレーニングデータとテストデータは、拡散照明下で撮影された画像から得られました。私がモデルを試した新しい画像は、焦点を当てたライトで撮影されました。 ヒストグラムの等化（CLAHE）が役立つことを願って、モデルに供給する前に画像の等化を行い、トレーニングとテストデータのためにこれを行いました。そのときの問題は精度が高かったことですが、モデルは画像とラベルの間に他の相関関係を学習したようです。等化後、画像のすべてが目立ち、欠陥はさらに微妙になり、人間の目でも検出するのが難しくなります。 同じコンポーネントが同じ照明で、異なる方向のライトで撮影された場合でも、モデルの予測は変化しました。だから私の質問は、データの終わりやモデルで何ができるのですか？
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ニューラルネットワークではない画像分類アルゴリズムはありますか？
画像分類は、既知のラベルの1つを特定の画像に割り当てるタスクです。たとえば、写真が2枚与えられ、それぞれの画像にが1つだけ含まれていることがわかっているとします。アルゴリズムは、写真が示すものを言う必要があります。んんn{ c a t 、do g、C A R 、S、T 、O 、N個のE }{cat、dog、car、stoんe}\{cat, dog, car, stone\} 画像分類のベンチマークデータセットはImageNetです。特に大規模な視覚認識の課題（LSVRC）。それは正確に1000クラスと膨大な量のトレーニングデータを持っています（約250px x 250px画像のダウンサンプルバージョンがあると思いますが、多くの画像はフリッカーからのもののようです）。 この課題は通常、CNN（または他のニューラルネットワーク）で解決されます。 LSVRCでニューラルネットワークを使用しないアプローチを試みる論文はありますか？ 質問を明確にするために：もちろん、最近傍やSVMのような他の分類アルゴリズムがあります。しかし、私はそれらが多くのクラス/多くのデータに対してまったく機能しないことを疑っています。少なくとも -NNについては、予測が非常に遅くなると確信しています。SVMの場合、フィッティングと予測の両方が遅くなると思います（？）。kkkkkk
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