image-recognition

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我已經使用Trainable Weka Segmentation插件完成了imageJ中圖像的分類，並且獲得了arff文件。目的是識別圖像中是否有特定對象，所以我有兩個類;對象和非對象。 Java中如何使用此文件對新圖像進行分類，查看對象是否在圖像中？它甚至有可能做到嗎？

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如何從圖像分類器製作對象檢測器？

我有一個tensorflow模型（再培訓初始模型），可以分類5類車輛。現在我需要用這個訓練好的模型爲所有這5個類別製作一個物體探測器。可以通過刪除最後一層來完成嗎？任何人可以建議我如何進一步

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的Python：如果識別圖像中包含

我想編寫一個腳本圖形/文本或圖片，其將未知圖片（JPG，PNG，GIF，BMP，TIFF等），以特定的分辨率和格式以及發電一個縮略圖。的問題是，壓縮級別，即對於照片完全罰款演示例如出口產生垃圾;所以我想根據圖像的內容來區分轉換設置。有誰在做這樣的東西在python（或shell腳本的輸出很容易pasreable）的經驗？我的想法是：增加對比度和檢查直方圖如果只有單一的尖峯留下做圖像的高通

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將使用python API進行的培訓用作java API中LabelImage模塊的輸入？

我有一個Java tensorflow API的問題。我使用python tensorflow API運行培訓，生成文件output_graph.pb和output_labels.txt。現在由於某種原因，我想用這些文件作爲java tensorflow API中LabelImage模塊的輸入。我認爲一切都會正常工作，因爲該模塊只需要一個.pb和一個.txt文件。然而，當我運行的模塊，我得到這個錯

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PyAutoGUI圖像識別 - 與像素顏色匹配

我試圖用PyAutoGUI的圖像識別功能（pyautogui.locateCenterOnScreen）承認一個簡單的「確定」按鈕，停止我的bot程序的可能塊，以輕微的問題，以擺脫可能的塊錯誤消息。但是，該功能有時僅適用於我通過截圖不同錯誤信息並將像素顏色並排比較而發現的情況。我發現的結果是兩個不同'OK'按鈕上的像素顏色通常偏離1，這說明圖像識別功能大部分時間返回None。即使顏色偏離1或2像素

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需要多少個時代來訓練VGG-16

我從頭開始使用包含3k圖像的數據集來訓練VGG-16模型。我使用Tensorflow平臺和8 cpu沒有任何gpu。培訓率 - 0.01，權衰減 - 0.0005，動量 - 0.9，批量大小 - 64，約三天我一直保持訓練。但是訓練的準確性一直保持不變，20個時期後大約15％-20％。任何人都可以給我一些提示來提高準確性嗎？

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如何在TensorFlow的完全卷積網絡上實現損失？

所以我開始實施Gupta等人的論文「自然圖像中的文本本地化的合成數據」。我遇到了一個嚴重的問題。網絡架構是一個完全卷積網絡。最後一層基本上是一個NxNx7張量（想象一個矩陣，每個單元有7個值）。每個單元格都具有P和C值。 P是關於應該回歸的邊界框的6個參數，C是置信度。現在我想在這一層實現平方損失。正如本文所述，最後一層的每個單元都是一個預測，如果確實該預測器的位置應該包含一個邊界框，那麼應該

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Retrain Tensorflow最終圖層但仍使用以前的Imagenet類

我的目標是向Tensorflow Inception附帶的現有1000個Imagenet類添加更多類。現在我可以用bazel-bin/inception/imagenet_train從零開始進行重新訓練，但這需要很長時間，特別是每次我想添加一個新課程。是否可以使用bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain --image_dir

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WAI-ARIA HTML。如何強制2個div被讀出爲一個？

我是ARIA的新手，我無法將兩個div（都是文本）合併爲一個讀數。佈局是一個像表格一樣的具有兩行文本標籤的表格。這個想法是將整行讀出來，而不是逐個標籤。我發現詠歎調標籤只適用於角色設置（如按鈕），但你會得到額外的單詞讀出。任何人有想法？ HTML例如： <div id="block"> <div id="foo" class="half" style="float:left">Dat

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有沒有什麼方法可以在django模板中使用\ n？（引導-酥料餅）

我有這個字符串 {{contact.info}} 值是： name teste\[email protected]\n(11) 11111-1111\n(0) 12312-3123\n(12) 12312-3123\n 在HTML我想看到它： name teste [email protected]<br> (11) 11111-1111 (10) 12312-3123 (12)