Pri práci s konvolučnými neurónovými sieťami (CNN) v oblasti rozpoznávania obrázkov je nevyhnutné pochopiť dôsledky farebných obrázkov oproti obrázkom v odtieňoch šedej. V kontexte hlbokého učenia s Pythonom a PyTorch spočíva rozdiel medzi týmito dvoma typmi obrázkov v počte kanálov, ktoré vlastnia.
Farebné obrázky, bežne reprezentované vo formáte RGB (červená, zelená, modrá), obsahujú tri kanály zodpovedajúce intenzite každého farebného kanála. Na druhej strane obrázky v odtieňoch šedej majú jeden kanál predstavujúci intenzitu svetla v každom pixeli. Táto zmena v počte kanálov si vyžaduje úpravy vstupných rozmerov pri vkladaní týchto obrázkov do CNN.
V prípade rozpoznávania farebných obrázkov je potrebné zvážiť ďalší rozmer v porovnaní s rozpoznávaním obrázkov v odtieňoch šedej. Zatiaľ čo obrázky v odtieňoch šedej sú zvyčajne reprezentované ako 2D tenzory (výška x šírka), farebné obrázky sú reprezentované ako 3D tenzory (výška x šírka x kanály). Preto pri trénovaní CNN na rozpoznávanie farebných obrázkov musia byť vstupné údaje štruktúrované v 3D formáte, aby sa zohľadnili farebné kanály.
Uvažujme napríklad o jednoduchom príklade na ilustráciu tohto konceptu. Predpokladajme, že máte farebný obrázok s rozmermi 100×100 pixelov. Vo formáte RGB by bol tento obrázok reprezentovaný ako tenzor s rozmermi 100x100x3, kde posledný rozmer zodpovedá trom farebným kanálom. Pri prechode tohto obrazu cez CNN by mala byť sieťová architektúra navrhnutá tak, aby akceptovala vstupné dáta v tomto 3D formáte, aby sa efektívne učili z informácií o farbách prítomných v obraze.
Naproti tomu, ak by ste pracovali s obrázkami v odtieňoch sivej rovnakých rozmerov, vstupný tenzor by bol 100×100 a obsahoval by iba jeden kanál reprezentujúci intenzitu svetla. V tomto scenári by bola architektúra CNN nakonfigurovaná tak, aby akceptovala 2D vstupné dáta bez potreby ďalšieho rozmeru kanála.
Preto, aby bolo možné úspešne rozpoznať farebné obrázky v konvolučnej neurónovej sieti, je dôležité upraviť vstupné rozmery tak, aby vyhovovali dodatočným informáciám o kanáloch prítomných vo farebných obrázkoch. Pochopením týchto rozdielov a vhodnou štruktúrou vstupných údajov môžu CNN efektívne využiť farebné informácie na zlepšenie úloh rozpoznávania obrazu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch:
- Dá sa uvažovať o tom, že aktivačná funkcia napodobňuje neurón v mozgu buď s výstrelom alebo nie?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je strata mimo vzorky stratou pri validácii?
- Mal by sa použiť tenzorová doska na praktickú analýzu modelu neurónovej siete spusteného na PyTorch alebo stačí matplotlib?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je toto tvrdenie pravdivé alebo nepravdivé "Pre klasifikačnú neurónovú sieť by výsledkom malo byť rozdelenie pravdepodobnosti medzi triedami."
- Je spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch veľmi jednoduchý proces?
- Dá sa bežná neurónová sieť porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných?
- Aká je vyrobená najväčšia konvolučná neurónová sieť?
- Ak je vstupom zoznam numpy polí uchovávajúcich heatmapu, ktorá je výstupom ViTPose a tvar každého numpy súboru je [1, 17, 64, 48] zodpovedajúci 17 kľúčovým bodom v tele, ktorý algoritmus možno použiť?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch