Podczas pracy ze splotowymi sieciami neuronowymi (CNN) w dziedzinie rozpoznawania obrazów istotne jest zrozumienie implikacji obrazów kolorowych w porównaniu z obrazami w skali szarości. W kontekście głębokiego uczenia się za pomocą Pythona i PyTorcha różnica między tymi dwoma typami obrazów polega na liczbie posiadanych przez nie kanałów.
Obrazy kolorowe, powszechnie reprezentowane w formacie RGB (czerwony, zielony, niebieski), zawierają trzy kanały odpowiadające intensywności każdego kanału koloru. Z drugiej strony obrazy w skali szarości mają pojedynczy kanał reprezentujący intensywność światła w każdym pikselu. Ta różnica w liczbie kanałów wymaga dostosowania wymiarów wejściowych podczas przesyłania tych obrazów do CNN.
W przypadku rozpoznawania obrazów kolorowych należy wziąć pod uwagę dodatkowy wymiar w porównaniu z rozpoznawaniem obrazów w skali szarości. Podczas gdy obrazy w skali szarości są zwykle przedstawiane jako tensory 2D (wysokość x szerokość), obrazy kolorowe są przedstawiane jako tensory 3D (wysokość x szerokość x kanały). Dlatego też podczas szkolenia CNN w zakresie rozpoznawania kolorowych obrazów dane wejściowe muszą mieć strukturę 3D, aby uwzględnić kanały kolorów.
Rozważmy na przykład prosty przykład ilustrujący tę koncepcję. Załóżmy, że masz kolorowy obraz o wymiarach 100×100 pikseli. W formacie RGB obraz ten byłby reprezentowany jako tensor o wymiarach 100x100x3, gdzie ostatni wymiar odpowiada trzem kanałom kolorów. Podczas przesyłania tego obrazu przez CNN architektura sieci powinna być zaprojektowana tak, aby akceptować dane wejściowe w tym formacie 3D, aby skutecznie uczyć się na podstawie informacji o kolorze obecnych na obrazie.
Natomiast jeśli pracujesz z obrazami w skali szarości o tych samych wymiarach, tensor wejściowy będzie miał wymiary 100×100 i będzie zawierał tylko jeden kanał reprezentujący intensywność światła. W tym scenariuszu architektura CNN zostałaby skonfigurowana tak, aby akceptować dane wejściowe 2D bez potrzeby stosowania dodatkowego wymiaru kanału.
Dlatego też, aby skutecznie rozpoznawać kolorowe obrazy w splotowej sieci neuronowej, istotne jest dostosowanie wymiarów wejściowych w celu uwzględnienia dodatkowych informacji o kanale obecnych w kolorowych obrazach. Rozumiejąc te różnice i odpowiednio konstruując dane wejściowe, stacje CNN mogą skutecznie wykorzystywać informacje o kolorach w celu usprawnienia zadań związanych z rozpoznawaniem obrazu.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch:
- Czy można uznać, że funkcja aktywacji naśladuje neuron w mózgu z odpalaniem lub bez?
- Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
- Czy strata poza próbką jest stratą podczas walidacji?
- Czy do praktycznej analizy modelu sieci neuronowej działającej w programie PyTorch należy użyć tablicy tensorowej, czy wystarczy matplotlib?
- Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
- Czy to twierdzenie jest prawdziwe czy fałszywe? „W przypadku klasyfikacji sieci neuronowej wynikiem powinien być rozkład prawdopodobieństwa pomiędzy klasami.”
- Czy uruchomienie modelu sieci neuronowej głębokiego uczenia się na wielu procesorach graficznych w PyTorch jest bardzo prostym procesem?
- Czy zwykłą sieć neuronową można porównać do funkcji prawie 30 miliardów zmiennych?
- Jaka jest największa splotowa sieć neuronowa?
- Jeśli danymi wejściowymi jest lista tablic numpy przechowujących mapę cieplną, która jest wyjściem ViTPose, a kształt każdego pliku numpy to [1, 17, 64, 48] odpowiadający 17 kluczowym punktom w treści, jakiego algorytmu można użyć?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch