به بخش پرسش و پاسخ یادگیری عمیق خوش آمدید,
این نسخه آزمایشی سایت است.
لطفا به نکات زیر توجه کنید:
  • برای ارتباط با مدیران میتوانید از صفحه مدیران اقدام کنید.
  • سوال و جواب ها باید به زبان فارسی باشند. استفاده از زبان انگلیسی یا فینگلیش برای پاسخ دادن مجاز نیست.
  • لطفا بعد از پرسش سوال لینک سوال خود را در گرو تلگرام (Iran Deep Learning Group) معرفی کنید تا سریعتر به جواب برسید. برای دسترسی به آخرین لینک از منابع یادگیری استفاده کنید
  • لطفا بجای عکس از متن استفاده کنید. اگر متون طولانی هستند از سایت pastebin.com برای اپلود استفاده کرده و لینک حاصل را در سوال خود قرار دهید. برای قرار دادن تصویر ، از بخش ارسال تصویر ادیتور سایت استفاده کنید.
  • بعد از دریافت پاسخ، بهترین پاسخ را از طریق کلیک بر روی علامت تیک انتخاب کنید
  • اگر با خطا و یا مشکلی مواجه شدید از بخش تماس با ما در انتهای صفحه و یا ایمیل Coderx7@gmail.com موضوع را اطلاع دهید.

با تشکر

دسته بندی ها

0 امتیاز

سلام
برای دادن تصویر با سایز اصلی مثلا 700*1600 چه راهکاری پیشنهاد می دهید به غیر از resize که
1- کیفیت و جزئیات تصویر پایین نیاد
2- شبکه خیلی پیچیده نشه که نتونه جواب اصلی رو پیدا کنه ، چون دیتای بیشتری بهش دادیم
3- کل تصویر رو شبکه ببینه(برای دادن جواب نیازه کل تصویر رو ببینه یکجا) و مثلا فقط یه کراپ کوچیک از تصویر رو فقط ندیم(اگر میدیم همه ی کراپ هارو بدیم!)
نمونه کد باشه که بهتر!
4- تو کراس چطور میشه مولتی کراپ کرد ورودی که با image generator تولید میشه ؟

اینکه تصویر رو مربع دادن تو بیشتر جاها
تو دقت شبکه اثر داره یا به خاطر ساختار ثابت اینکارو کردن ؟

مربوط به این پاسخ: scale and aspect ratio invariant
توسط (208 امتیاز)
ویرایش شده توسط
سلام. با همون سایز تصویر رو بعنوان ورودی به شبکه بدید. ولی در ادامه درداخل خود شبکه ابعادش رو کاهش بدید.
منظور از اینکه شبکه گیج نشه یعنی چی؟
کل تصویر رو ببینه یعنی چی ؟ منظور خاصی دارید؟ وقتی تصویر رو کامل بدید خب شبکه پردازش کامل روش انجام میده!
اینکه تصویر رو مربع میکنن مختص تصاویری هست که از نظر اندازه طول و عرض زیاد فرقی ندارن و دردسر هم نداره و البته دقت خیلی بهتری نسبت به زمانی که aspect ratio تصاویر حفظ شده ارائه میده (بدون مالتی کراپ ) . اون تصاویری که aspect ratio حفظ شده حتما باید مالتی کراپ و... انجام بشه تا دقت خوب بدست بیاد و اگر انجام نشه به خوبی دقت مورد اول نمیشه. (یکم فکر کنید متوجه میشید چرا)
سلام
ممنون بابت پاسختون
1- گیج نشه منظورم اینه که مسئله براش پیچیده تر نشه چون داریم ورودی بیشتری میدیم
2- برای اینکه بتونم مدل پیچیده تری بسازم میخوام سایز ورودی رو یه جوری کم کنم ولی کیفیت و aspect ratio حفظ بشه و شبکه هم در فاز آموزش کل تصویر رو ببینه
3= تو مالتی کراپ ما کل کراپ هارو میدیم یا رندوم کراپ میکنه و آموزش میده همون کراپ رو ؟ اگر آموزشی برای مولتی کراپ دارید بفرمایید یا اگر تو آموزش استندفورد هست که هیچ.
سلام. اگه دیتا به اندازه کافی دارید و در داخل شبکه بطور مناسب کاهش ابعاد بدید مشکلی ندارید.
مدل پیچیده تر یعنی چی؟ یعنی پارامتر بیشتری داشته باشه ؟ یا عملیات های متنوعی قراره پیاده سازی کنید؟ میتونید کاهش ابعاد بدید قبل کار و میتونید اینکار رو در داخل شبکه انجام بدید. من نمیدونم شما چقدر با شبکه های کانولوشن و بحث طراحی اون آشنا هستید. اگه بدونید دارید چیکار میکنید مشکلی ندارید. من واقعیتش متوجه نمیشم بیشتر از این منظور شما چیه در این رابطه. شما در هر صورت هر تصویری بدید شبکه کل تصویر شما رو میبینه . من نمیدونم بحث شما از نظر ناحیه ادراکیه! یا از نظر دریافت تمامی اطلاعات موجود در تصویر یا مساله دیگه
مالتی کراپ یه لفظ کلیه دست شما بازه هر طور بخوایید مالتی کراپ رو انجام بدید. بعضی ها 10 crop انجام میدن یک کراپ از وسط یک کراپ از چپ بالا ، یکی از چپ پایین ! و... همینطور برای راست و بعد + میرور اینها که میشه 10 تا. و دستتون تو این زمینه بازه میخوایید 10 تا میگیرید کمتر میگیرید بیشتر میگیرید . مربوط به مساله اس . کراپ یعنی یه سایز از تصویر ورودی انتخاب بشه . مثلا تصویر شما 300در 300 باشه . شما با سایز 200در 200یه تصویر جدا میکنی . (مثلا از مختصات 50و50  گوشه سمت چپ بالا و گوشه سمت راست پاییت 250 250  این میشه کراپ از وسط. به همین شکل اگر از گوشه سمت چپ بالا بخواید کراپ بگیرید میشه مثلا مختصات 0و0 تا 200 و 200 . سمت راست بالا رو بخوایید کراپ بگیرید میشه . 300 و 0 و 100 و 200 ) .
به همین شکل برای جاهای دیگه میشه گرفت

لطفا وارد شده یا عضو شوید تا بتوانید سوال بپرسید

...