Při práci s konvolučními neuronovými sítěmi (CNN) v oblasti rozpoznávání obrázků je nezbytné porozumět důsledkům barevných obrázků oproti obrázkům ve stupních šedi. V kontextu hlubokého učení s Pythonem a PyTorchem spočívá rozdíl mezi těmito dvěma typy obrázků v počtu kanálů, které mají.
Barevné obrázky, běžně reprezentované ve formátu RGB (červená, zelená, modrá), obsahují tři kanály odpovídající intenzitě každého barevného kanálu. Na druhou stranu obrázky ve stupních šedi mají jeden kanál představující intenzitu světla v každém pixelu. Tato změna v počtu kanálů vyžaduje úpravy vstupních rozměrů při dodávání těchto obrázků do CNN.
V případě rozpoznávání barevných obrázků je třeba vzít v úvahu další rozměr ve srovnání s rozpoznáváním obrázků ve stupních šedi. Zatímco obrázky ve stupních šedi jsou typicky reprezentovány jako 2D tenzory (výška x šířka), barevné obrázky jsou reprezentovány jako 3D tenzory (výška x šířka x kanály). Proto při trénování CNN na rozpoznávání barevných obrázků musí být vstupní data strukturována ve 3D formátu, aby se zohlednily barevné kanály.
Podívejme se například na jednoduchý příklad pro ilustraci tohoto konceptu. Předpokládejme, že máte barevný obrázek o rozměrech 100×100 pixelů. Ve formátu RGB by byl tento obrázek reprezentován jako tenzor o rozměrech 100x100x3, kde poslední rozměr odpovídá třem barevným kanálům. Při předávání tohoto obrázku přes CNN by měla být síťová architektura navržena tak, aby akceptovala vstupní data v tomto 3D formátu, aby se efektivně učila z informací o barvách přítomných v obrázku.
Naproti tomu, pokud byste pracovali s obrázky ve stupních šedi stejných rozměrů, vstupní tenzor by byl 100×100, obsahující pouze jeden kanál představující intenzitu světla. V tomto scénáři by architektura CNN byla nakonfigurována tak, aby přijímala 2D vstupní data bez potřeby dalšího rozměru kanálu.
Pro úspěšné rozpoznání barevných obrazů v konvoluční neuronové síti je proto zásadní upravit vstupní rozměry tak, aby vyhovovaly dalším kanálovým informacím přítomným v barevných obrazech. Pochopením těchto rozdílů a vhodným strukturováním vstupních dat mohou CNN efektivně využít barevné informace ke zlepšení úloh rozpoznávání obrazu.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Hluboké učení EITC/AI/DLPP s Pythonem a PyTorch:
- Může být aktivační funkce považována za napodobující neuron v mozku s vystřelováním nebo ne?
- Dá se PyTorch srovnat s NumPy běžícím na GPU s nějakými dalšími funkcemi?
- Je ztráta mimo vzorek ztrátou ověření?
- Měl by člověk použít tensor board pro praktickou analýzu modelu neuronové sítě běžícího na PyTorch nebo stačí matplotlib?
- Dá se PyTorch srovnat s NumPy běžícím na GPU s nějakými dalšími funkcemi?
- Je toto tvrzení pravdivé nebo nepravdivé "Pro klasifikační neuronovou síť by výsledkem mělo být rozdělení pravděpodobnosti mezi třídy."
- Je provozování modelu hlubokého učení neuronové sítě na více GPU v PyTorch velmi jednoduchý proces?
- Lze běžnou neuronovou síť přirovnat k funkci téměř 30 miliard proměnných?
- Jaká je vyrobena největší konvoluční neuronová síť?
- Pokud je vstupem seznam numpy polí ukládajících heatmapu, která je výstupem ViTPose, a tvar každého numpy souboru je [1, 17, 64, 48] odpovídající 17 klíčovým bodům v těle, jaký algoritmus lze použít?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch