Dirbant su konvoliuciniais neuroniniais tinklais (CNN) vaizdų atpažinimo srityje, būtina suprasti spalvotų vaizdų ir pilkų atspalvių vaizdų pasekmes. Gilaus mokymosi su Python ir PyTorch kontekste skirtumas tarp šių dviejų tipų vaizdų yra kanalų, kuriuos jie turi, skaičiumi.
Spalvoti vaizdai, dažniausiai pateikiami RGB (raudona, žalia, mėlyna) formatu, turi tris kanalus, atitinkančius kiekvieno spalvų kanalo intensyvumą. Kita vertus, pilkos spalvos vaizdai turi vieną kanalą, atspindintį šviesos intensyvumą kiekviename pikselyje. Dėl šio kanalų skaičiaus skirtumo reikia koreguoti įvesties matmenis, kai šie vaizdai pateikiami į CNN.
Atpažįstant spalvotus vaizdus, reikia atsižvelgti į papildomą dimensiją, palyginti su pilkų atspalvių vaizdų atpažinimu. Nors pilkos spalvos vaizdai paprastai pateikiami kaip 2D tenzoriai (aukštis x plotis), spalvoti vaizdai pateikiami kaip 3D tenzoriai (aukštis x plotis x kanalai). Todėl mokant CNN atpažinti spalvotus vaizdus, įvesties duomenys turi būti struktūrizuoti 3D formatu, kad būtų atsižvelgta į spalvų kanalus.
Pavyzdžiui, panagrinėkime paprastą pavyzdį šiai koncepcijai iliustruoti. Tarkime, kad turite spalvotą vaizdą, kurio matmenys yra 100 × 100 pikselių. RGB formatu šis vaizdas būtų vaizduojamas kaip tenzorius, kurio matmenys yra 100x100x3, kur paskutinis matmuo atitinka tris spalvų kanalus. Perduodant šį vaizdą per CNN, tinklo architektūra turėtų būti sukurta taip, kad priimtų įvesties duomenis šiuo 3D formatu, kad būtų galima veiksmingai mokytis iš vaizde esančios spalvų informacijos.
Priešingai, jei dirbate su tų pačių matmenų pilkų atspalvių vaizdais, įvesties tenzorius būtų 100 × 100, kuriame būtų tik vienas kanalas, atspindintis šviesos intensyvumą. Pagal šį scenarijų CNN architektūra būtų sukonfigūruota priimti 2D įvesties duomenis be papildomo kanalo dimensijos.
Todėl norint sėkmingai atpažinti spalvotus vaizdus konvoliuciniame neuroniniame tinkle, labai svarbu pakoreguoti įvesties matmenis, kad būtų galima pritaikyti papildomą kanalo informaciją, esančią spalvotuose vaizduose. Suprasdami šiuos skirtumus ir tinkamai struktūrizuodami įvesties duomenis, CNN gali veiksmingai panaudoti spalvų informaciją, kad pagerintų vaizdo atpažinimo užduotis.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“:
- Ar galima manyti, kad aktyvinimo funkcija imituoja smegenų neuroną, kai jis užsidega, ar ne?
- Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su kai kuriomis papildomomis funkcijomis?
- Ar neimties praradimas yra patvirtinimo praradimas?
- Ar praktinei PyTorch paleidžiamo neuroninio tinklo modelio analizei reikėtų naudoti tenzorinę lentą, ar užtenka matplotlib?
- Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su tam tikromis papildomomis funkcijomis?
- Ar šis teiginys teisingas ar klaidingas "Klasifikacinio neuroninio tinklo rezultatas turėtų būti tikimybių pasiskirstymas tarp klasių."
- Ar gilaus mokymosi neuroninio tinklo modelio paleidimas keliuose „PyTorch“ GPU yra labai paprastas procesas?
- Ar įprastas neuroninis tinklas gali būti lyginamas su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija?
- Koks yra didžiausias konvoliucinis neuroninis tinklas?
- Jei įvestis yra numpy masyvų, kuriuose saugomas šilumos žemėlapis, sąrašas, kuris yra ViTPose išvestis, o kiekvieno numpyto failo forma yra [1, 17, 64, 48], atitinkanti 17 pagrindinių kūno taškų, kokį algoritmą galima naudoti?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/DLPP giluminiame mokyme su Python ir PyTorch