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    我想從ST312_TestMain類調用「getOrderList」。我得到了下面提到的類的java.lang.ExceptionInInitializerError。 package com.Main; import org.w3c.dom.Document; import com.yantra.ycp.core.YCPContext; import com.Main.XMLUtil;

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    是否有api可以從Tango手機上的運動跟蹤相機中讀取圖像數據?通過運動跟蹤相機,我的意思是用於進行特徵提取和跟蹤的全局快門相機。

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    我使用Keras訓練爲低於CNN模型OCR任務。它共有46個班,總共有78,000個例子。每個班級都有相同的號碼。的例子。看到驗證錯誤在增加,快速搜索顯示該模型過度擬合。所以,我添加了丟棄圖層並刪除了一些圖層。我測試了它與它限制了過度擬合的一些時期後小幅但仍模型overfits。我有一些變化測試,但是趨勢是類似與驗證的準確性似乎停止在〜0.02和驗證錯誤越來越嚴重。任何幫助,將不勝感激。 代碼:

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    我想將當前日期設置爲dijit.Calendar,但由於某種原因,它沒有設置,我也沒有收到任何錯誤。我也試圖獲取選定的值來填充字段或會話作用域變量,但這種情況也不會發生 - 只需獲取dom.byId()爲空錯誤。 <div data-dojo-type="dijit/Calendar" id="myCal"> <script type="dojo/method" data-dojo-event=

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    我使用graphics_toolkit('gnuplot')進行八度。 這裏是原始圖像: 然而,當我使用imshow,圖像看起來更暗: image = imread('Lenna.png') imshow(image) 灰色版本運行良好: pkg load image gray = rgb2gray(image) imshow(gray) 我該怎麼辦才能修復imshow問題?

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    我有一個Conv2D圖層產生形狀張量(batch_size, 600, 105, 8)。這是一批feature_map爲8的歌譜圖。現在我想在每個時幀(600)上應用一個大小爲48的「密集」圖層,以生成形狀(batch_size, 600, 48)的張量。默認Keras Dense層似乎並沒有削減它... 有什麼建議嗎? 這是我的功能 def build_cnn(input_shape=(None

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    機器學習和計算器的新手。 最近,我一直在嘗試創建一種機器學習算法,根據對象的反射來估計光源的方向。 我知道這可能是一個複雜的主題,這就是爲什麼,作爲第一步,我試圖儘可能簡化它。 我首先將問題從迴歸問題轉換爲分類問題,只將其作爲輸出:光源位於對象的左側或光源位於對象的右側。 我也只爲一個角度變化我的數據集。 短版我的問題: 你認爲這是可以做到這樣的事情與機器學習? (我的經驗太難以確定了) 如果是,

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    在我的情況下,OpenCV StereoBM Depth Map返回的數據無意義,無論參數調整如何。 我正在研究涉及OpenCV並使用立體視覺生成深度圖的設計項目。我目前可以成功地加載我的網絡攝像頭並使用StereoBM生成深度圖。但是,結果數據目前沒有用,因爲我的屏幕截圖如下所示。所以我創建了一個小型的python應用程序,可以幫助我調整沒有幫助的StereoBM參數。 我的問題是否必須校準攝像

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    我實現了一個簡單的神經網絡,用於python中的圖像分類(一類)。圖層很簡單(image_matrix,5,1)。對隱藏層使用relu和sigmoid。 我正在迭代5000次。起初看起來成本是以合理的方式逐漸下降的。 但是,無論有多少訓練示例使用,或者我learning_rate是什麼,成本開始每次大約3000次迭代後運行不穩定... cost(點擊看原圖) 有人可以幫助我瞭解什麼是繼續? 謝謝

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    做了描述符的所有向量,由SIFT描述符爲同一圖像提取的描述符具有相同長度或大小的描述符是不同的,因爲我誤解了這一點? 問候!