Orange3实战教程:图像分析---图像嵌入

图像嵌入

通过深度神经网络实现图像嵌入。

输入

  • 图像:图像列表。

输出

  • 嵌入向量:用数字向量表示的图像。
  • 跳过的图像:未计算嵌入向量的图像列表。

图像嵌入功能读取图像并将其上传至远程服务器或本地计算。深度学习模型用于为每张图像计算特征向量。该功能返回一个增强的数据表,包含额外的列(图像描述符)。

图像可以通过导入图像小部件导入,也可以通过电子表格中的图像路径导入。在这种情况下,包含图像路径的列需要一个三行表头,第三行需标注type=image

Orange3实战教程:图像分析---图像嵌入_第1张图片

图像嵌入提供多种嵌入器,每种嵌入器针对特定任务训练。图像可上传至服务器或在用户本地计算机上计算向量表示。SqueezeNet嵌入器支持在用户计算机上快速计算,无需联网。若使用除Squee

你可能感兴趣的:(Orange3,实战教程,数据挖掘,神经网络,自然语言处理,机器学习,计算机视觉,深度学习,orange3中文版)