Kujutise tuvastamise valdkonnas konvolutsiooniliste närvivõrkudega (CNN) töötades on oluline mõista värvipiltide ja halltoonide kujutiste mõju. Pythoni ja PyTorchi süvaõppe kontekstis seisneb nende kahe tüüpi kujutiste erinevus nende käsutuses olevate kanalite arvus.
Värvipildid, mida tavaliselt esitatakse RGB-vormingus (punane, roheline, sinine), sisaldavad kolme kanalit, mis vastavad iga värvikanali intensiivsusele. Teisest küljest on halltoonides piltidel üks kanal, mis tähistab iga piksli valguse intensiivsust. See kanalite arvu erinevus nõuab nende piltide CNN-i söötmisel sisendmõõtmete kohandamist.
Värviliste piltide tuvastamise puhul tuleb halltoonides piltide tuvastamisega võrreldes arvestada lisamõõtmega. Kui halltoonides pilte esitatakse tavaliselt 2D-tensoritena (kõrgus x laius), siis värvilisi pilte 3D-tensoritena (kõrgus x laius x kanalid). Seetõttu tuleb CNN-i koolitamisel värvipilte ära tunda, sisendandmed peavad olema struktureeritud 3D-vormingus, et arvestada värvikanalitega.
Näiteks vaatleme selle kontseptsiooni illustreerimiseks lihtsat näidet. Oletame, et teil on värviline pilt, mille mõõtmed on 100 × 100 pikslit. RGB-vormingus oleks see pilt kujutatud tensorina mõõtmetega 100x100x3, kus viimane mõõde vastab kolmele värvikanalile. Selle pildi edastamisel CNN-i kaudu peaks võrguarhitektuur olema kavandatud nii, et see võtab vastu selles 3D-vormingus sisendandmeid, et tõhusalt õppida pildil olevast värviteabest.
Seevastu kui töötate samade mõõtmetega halltoonides piltidega, oleks sisendtensor 100 × 100, mis sisaldab ainult ühte valguse intensiivsust väljendavat kanalit. Selle stsenaariumi korral oleks CNN-i arhitektuur konfigureeritud vastu võtma 2D-sisendandmeid, ilma et oleks vaja täiendavat kanali dimensiooni.
Seetõttu on värvipiltide edukaks äratundmiseks konvolutsioonilises närvivõrgus ülioluline sisendmõõtmete kohandamine värvipiltides sisalduva lisakanaliteabega. Mõistes neid erinevusi ja õigesti struktureerides sisendandmeid, saavad CNN-id tõhusalt kasutada värviteavet pildituvastusülesannete täiustamiseks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/DLPP sügav õppimine Pythoni ja PyTorchiga:
- Kas aktiveerimisfunktsiooni võib pidada aju neuroni jäljendamiseks, kas süttimisel või mitte?
- Kas PyTorchi saab võrrelda mõne lisafunktsiooniga GPU-l töötava NumPyga?
- Kas valimiväline kadu on valideerimise kadu?
- Kas PyTorchi käivitatud närvivõrgu mudeli praktiliseks analüüsiks peaks kasutama tensorplaati või piisab matplotlibist?
- Kas PyTorchi saab võrrelda GPU-l töötava NumPy-ga, millel on mõned lisafunktsioonid?
- Kas see väide on tõene või vale "Klassifitseeriva närvivõrgu puhul peaks tulemuseks olema klassidevaheline tõenäosusjaotus."
- Kas sügava õppimisega närvivõrgu mudeli käivitamine PyTorchis mitmel GPU-l on väga lihtne protsess?
- Kas tavalist närvivõrku saab võrrelda peaaegu 30 miljardi muutuja funktsiooniga?
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Kui sisendiks on ViTPose väljundiks olev soojuskaarti salvestavate numpy massiivide loend ja iga numpy faili kuju on [1, 17, 64, 48], mis vastab keha 17 võtmepunktile, siis millist algoritmi saab kasutada?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLPP süvaõppes Pythoni ja PyTorchiga