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

با سلام
برای پیاده سازی تشخیص خودرو با یادگیری عمیق نیاز به پیدا کردن ایده و روش جدید دارم کسی می تونه به من راهنمایی کنه؟
با تشکر

توسط (100 امتیاز)

1 پاسخ

+1 امتیاز

سلام
بهترین معماری که میتونید بکار ببرید استفاده از yolo هستش.
اگه میخواید معماری رو تغییر بدید و کار پژوهشی انجام بدید - بایستی با مفاهیم یادگیری عمیق آشنا باشید - کارهای گذشته موضوع خودتون رو مطالعه کنید - چالش موضوع خودتون رو مطالعه کنید وفکر کنید که آیا ایده ای میتونید داشته باشید یا نه- اگه ایده ای نداشتید مقالات دیپ رو در حوزه های مشابه حوزه خودتون مطالعه کنید و از ایده اون مقالات با تغییراتی برای کار خودتون استفاده کنید.
موفق باشید.

توسط (830 امتیاز)
خیلی ممنون. شما در مورد CapsulNet ها چیزی شنیدید؟ نظرتان در مورد این نوع شبکه ها چیه؟
سلام
بنده با شبکه های CapsNet  که از واحد های Capsule تشکیل شده آشنایی کامل دارم و باهاشون کار دارم. این شبکه ها جایگرین خوبی برای لایه های fully-connected  هستند و در تسک های کلاسیفیکیشن بکار میرن.
برای object-detection  معمولا شبکه ها   از روش رگرسیون برای حل مسعله استفاده میکنند. در واقع مسعله شما رگرسیون هستش نه کلاسیفیکشن.
موفق باشید
...