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Neural Network Toolbox: Bilderkennung |
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| Gast6336 |
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Verfasst am: 25.08.2008, 12:53
Titel: Neural Network Toolbox: Bilderkennung
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Hallo Zusammen
Hat jemand schon mal mittels neuronaler Netzwerke eine Bildauswertung gemacht? Ich habe die Aufgabe Anhand von Bilddateien die von verschiedenen Geräten aufgenommen wurden die einzelnen Geräte abzugleichen. Als Input gibt es zu jeder Messung 50 Bilder, dabei wird jedes Bild einzeln ausgewertet und anschliessend den Mittelwert über alle Bilder gerechnet.
Meine Idee wäre eine neuronales Netzwerk zu erstellen, und anschliessend die Bilder zentral auswerten zu lassen, um gerärtespezifische Faktoren ausschliessen zu können.
Falls jemand eine Idee hat, wäre ich sehr dankbar.
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| steve |
Ehrenmitglied
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Verfasst am: 26.08.2008, 07:09
Titel:
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Moin,
das klingt interessant!
Wenn ich dich richtig verstanden habe, möchtest du mittels neuronaler Netze die Bildverarbeitung automatisieren --> das Netzwerk soll mit Inputdaten gefüttert werden und "lernen" was "richtig" und was "falsch" ist?!
Interessante Aufgabe!
Wenn du schon Ideen oder Vorstellungen hast - mich würde das auch interessieren 
Gruß
Alex
_________________
>> I told me to.
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Matlab Cheat Sheet
goMatlab-Knigge - dran gehalten?!
Schon in den FAQ gesucht?
Ist vielleicht bei den Skripten oder den Tutorials was für dich dabei?
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| Gast6336 |
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Verfasst am: 26.08.2008, 12:11
Titel:
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Hallo Steve
Eine Möglichkeit wäre die Idee von Alaa Eleyan anzupassen.
(http://www.mathworks.com/matlabcent.....19997&objectType=file).
Jedoch bin ich noch nicht sicher ob dies möglich ist. Ein Problem ist, dass ein Trainingset auf 50 einzelnen Bildern besteht. (Genug Sets hätte ich schon ca. 500Gb -> >1000 Sets). Aber bei so einem Datensatz stosse ich bei Matlab (32Bit XP, 32Bit Matlab) an die Grenzen der Speicherverwaltung wenn ich alle Daten auf einmal einlese.
Eine Lösung wäre die Parallel Computing Toolbox mit zu verwenden, aber damit kenne ich micht nicht aus. Man müsste das neuronale Netz so aufteilen, dass immer nur einzelne Teile auf einmal berechtnet werden, und anschliessend wieder zusammengefügt werden (falls das bei einem neuronalen Netzwerk überhaupt geht).
Beim Antwort schreiben bin ich noch einen anderes interessantes Beispiel gestossen:
(http://www.mathworks.com/matlabcent.....11073&objectType=file)
ich schau mir dieses Beispiel noch genauer an vielleicht ist eine gute Basis.
Viele Grüsse
Urs
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