training-data

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    TensorFlowを使用して独自のモジュールを訓練し、それをOpenCVで検出用に使用することは可能ですか？

    私はいくつかの特定のオブジェクト（おそらく2〜3個のオブジェクト）の独自のモジュール（画像）を訓練し、OpenCV DNNモジュールを使用してこれらのオブジェクトを検出することができますか？ 私はすでに、OpenCVでssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017のプレトレーニングを受けた単純なものを試しました。これは動作してオブジェクトを検出できます。 しかし、私は自分のモジュ
    c++ opencv tensorflow training-data dnn-module 2017-12-11

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    テンソルフローとRandomShuffleQueue "不十分な要素（要求された64、現在のサイズ0）"

    私は現在tensorFlowで遊んでいて、チュートリアルがちょっと単純であると思っていたとしても、自分のデータを入力しようとすると真の作業が始まります。 私は動物と背景の非常に基本的なデータセットの作曲家を使用しました。 私は3つのtfrecords（train/val/test）を作成しました。 私はそれらを読んで、シンプルなモデルを訓練しようとしました（ここのAlexnet）。 "FLAGS.
    python tensorflow deep-learning training-data 2017-12-13

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    "RSNNS"パッケージでCARETの列車機能を使用できません

    これまでのところ、RandomForestでCARETパッケージを使用してトレーニングを行っていました。 私は、CARETのtrainのクロスバリデーション機能を使用しており、すべてがうまくいきます。 これは、ニューラルネットワークを使ってみたいと思って、RSNNSパッケージをアップロードするまでです。今、私が電車を使用しようとしているとき（私の古いrfアルゴリズムで）、次のエラーが出る。 Err
    r neural-network r-caret training-data 2017-12-23

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    子供用データベースのDlibトレーニング

    私はDlibを使用して顔検出器を訓練しようとしています。私はトレーニングのために1000枚近くの画像を選択しました。ドキュメントごとに、私はtraining_with_face_landmarks.xmlというイメージを使用して作成しました。しかし、私は理解していません testing_with_face_landmarks.xmlファイルに使用される画像は何ですか？ training_with_
    python training-data dlib 2017-12-26

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    CNNトレーニング早期終了

    私は信号分類（2つのクラス：患者とコントロール）にCNNを使用しています。 早期停止を使用する妥当性検査のエラーが改善されなくなるまでトレーニングを停止したい私はこれを実装するために、Pythonコードを書くことができません。 私はこれを試しましたが、それ以上は進めませんでした。 validation = cross_entropy.eval(feed_dict= {x:valid_x,y_:va
    python validation tensorflow training-data 2017-12-29

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    svmエラーテストデータがモデルと一致しませんか？

    私は予測を行うためにsvmクラシファイアをトレーニングしようとしています。訓練されたモデルを使用しようとすると、このエラーが発生します。テストデータがモデルと一致しません。私はなぜこれが起こっているのではない。これは、このエラーの背後にある理由は、私はSVM分類器を混同しているトレーニングとテストデータの観測のIDが含まれていることである私のコード # to prepare the trainin
    testing svm prediction training-data 2017-12-31

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    OpenNLPクラシファイアモデルをテストする

    現在、クラシファイアのモデルをトレーニングしています。昨日、作成した分類モデルをテストすると、より正確になることがわかりました。モデルをテストする方法をインターネットで検索しました：testing openNLP model。しかし、私はそれを働かせることはできません。なぜなら私は1.5の代わりにOpenNLPバージョン1.83を使っているからです。誰でも私のモデルをOpenNLPのこのバージョン
    java classification training-data opennlp 2017-11-22

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    SpaCy NERのトレーニングデータセットをフォーマットする

    自分のエンティティでNERの空白のモデルを訓練したいと思います。これを行うために、私は（私は関連する各列に1例の行を提供します）。CSV形式で、現在で、次の形式でエンティティタグを備えたデータセットを使用する必要があります。 コラム：文を 値：[ 'たい; @コマンド; 2; 6'、 'りんご'; 7;フルーツ@ 13' ]：データ 値：私はりんご 列をしたいです コラム：エンティティ 値： 値を
    json format training-data named-entity-recognition spacy 2017-11-22

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    VGGベースのモデルを訓練して顕著性マップを得るときに損失が減少しない

    私の仕事はVGGベースのネットワークを通して顕著性マップを得ることです。 しかし、私が想像しているように、ミスの損失は減少しません。だから、なぜ私の損失が減少しないのか分かりません。 ps。トレーニングデータセットはSALICONです。 は、ここに出力です： training epoch 1, loss value is 0.041423566639423 training epoch 2, l
    tensorflow deep-learning training-data loss 2017-11-23

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    ケラを伴う花のデータセットのトレーニングvgg、妥当性の喪失が変わらない

    ケラでVGGネットワ​​ークを少し実験しています。 私が使用するデータセットは、バラ、ヒマワリ、タンポポ、チューリップ、デイジーなど5クラスの花のデータセットです。 小さなCNNネットワーク（以下のコードではVGGではありません）を使用するとすぐに収束し、約8エポック後に約75％の検​​証精度に達しました。 次に、私はVGGネットワ​​ーク（コード内のコメントアウトされた領域）に切り替えました。
    deep-learning keras training-data loss convergence 2017-11-27
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