Працюючи зі згортковими нейронними мережами (CNN) у сфері розпізнавання зображень, важливо розуміти наслідки кольорових зображень проти зображень у відтінках сірого. У контексті глибокого навчання за допомогою Python і PyTorch різниця між цими двома типами зображень полягає в кількості каналів, які вони мають.
Кольорові зображення, зазвичай представлені у форматі RGB (червоний, зелений, синій), містять три канали, що відповідають інтенсивності кожного колірного каналу. З іншого боку, зображення у відтінках сірого мають єдиний канал, що відображає інтенсивність світла в кожному пікселі. Ця зміна кількості каналів вимагає коригування вхідних розмірів під час подачі цих зображень у CNN.
У разі розпізнавання кольорових зображень необхідно враховувати додатковий вимір порівняно з розпізнаванням зображень у відтінках сірого. У той час як зображення у градаціях сірого зазвичай представляють як 2D-тензори (висота x ширина), кольорові зображення представлені як 3D-тензори (висота x ширина x канали). Тому під час навчання CNN розпізнаванню кольорових зображень вхідні дані мають бути структуровані у 3D-форматі для врахування кольорових каналів.
Наприклад, розглянемо простий приклад, щоб проілюструвати цю концепцію. Припустимо, у вас є кольорове зображення розміром 100×100 пікселів. У форматі RGB це зображення буде представлено у вигляді тензора з розмірами 100x100x3, де останній розмір відповідає трьом кольоровим каналам. Під час передачі цього зображення через CNN мережева архітектура повинна бути розроблена таким чином, щоб приймати вхідні дані в цьому 3D-форматі, щоб ефективно вивчати інформацію про колір, наявну в зображенні.
Навпаки, якщо ви працювали з зображеннями в градаціях сірого однакових розмірів, вхідний тензор мав би розмір 100×100 і містив би лише один канал, що представляє інтенсивність світла. У цьому сценарії архітектура CNN буде налаштована на прийом двовимірних вхідних даних без необхідності додаткового вимірювання каналу.
Тому для успішного розпізнавання кольорових зображень у згортковій нейронній мережі вкрай важливо налаштувати вхідні розміри для розміщення додаткової інформації каналу, присутньої в кольорових зображеннях. Розуміючи ці відмінності та відповідним чином структуруючи вхідні дані, CNN можуть ефективно використовувати інформацію про колір для покращення завдань розпізнавання зображень.
Інші останні запитання та відповіді щодо Поглиблене навчання EITC/AI/DLPP за допомогою Python та PyTorch:
- Чи можна вважати, що функція активації імітує нейрон у мозку зі спрацюванням чи ні?
- Чи можна PyTorch порівняти з NumPy, що працює на GPU з деякими додатковими функціями?
- Чи є втрата за межами вибірки втратою перевірки?
- Чи слід використовувати тензорну плату для практичного аналізу моделі нейронної мережі PyTorch чи достатньо matplotlib?
- Чи можна PyTorch порівняти з NumPy, що працює на GPU з деякими додатковими функціями?
- Це твердження вірне чи хибне: «Для класифікаційної нейронної мережі результатом має бути розподіл ймовірностей між класами».»
- Чи є запуск моделі нейронної мережі глибокого навчання на кількох графічних процесорах у PyTorch дуже простим процесом?
- Чи можна звичайну нейронну мережу порівняти з функцією майже 30 мільярдів змінних?
- Яка найбільша згорточна нейронна мережа?
- Якщо вхідними даними є список масивів numpy, що зберігає теплову карту, яка є виходом ViTPose, а форма кожного файлу numpy [1, 17, 64, 48] відповідає 17 ключовим точкам у тілі, який алгоритм можна використати?