Пры працы са згорткавымі нейронавымі сеткамі (CNN) у галіне распазнавання малюнкаў вельмі важна разумець наступствы каляровых малюнкаў супраць малюнкаў у адценнях шэрага. У кантэксце глыбокага навучання з дапамогай Python і PyTorch, адрозненне паміж гэтымі двума тыпамі малюнкаў заключаецца ў колькасці каналаў, якімі яны валодаюць.
Каляровыя выявы, звычайна прадстаўленыя ў фармаце RGB (чырвоны, зялёны, сіні), утрымліваюць тры каналы, якія адпавядаюць інтэнсіўнасці кожнага каляровага канала. З іншага боку, малюнкі ў адценнях шэрага маюць адзіны канал, які адлюстроўвае інтэнсіўнасць святла ў кожным пікселі. Гэта змяненне колькасці каналаў патрабуе карэкціроўкі ўваходных памераў пры падачы гэтых малюнкаў у CNN.
У выпадку распазнавання каляровых відарысаў неабходна ўлічваць дадатковае вымярэнне ў параўнанні з распазнаваннем адценняў шэрага. У той час як выявы ў адценнях шэрага звычайна прадстаўляюцца ў выглядзе 2D-тэнзараў (вышыня х шырыня), каляровыя выявы прадстаўляюцца ў выглядзе 3D-тэнзараў (вышыня х шырыня х каналы). Такім чынам, пры навучанні CNN распазнаваць каляровыя выявы ўваходныя дадзеныя павінны быць структураваны ў фармаце 3D, каб улічыць каляровыя каналы.
Напрыклад, давайце разгледзім просты прыклад, каб праілюстраваць гэтую канцэпцыю. Выкажам здагадку, у вас ёсць каляровая выява памерам 100×100 пікселяў. У фармаце RGB гэта выява будзе прадстаўлена ў выглядзе тэнзара з памерамі 100x100x3, дзе апошняе вымярэнне адпавядае тром каляровым каналам. Пры перадачы гэтага відарыса праз CNN архітэктура сеткі павінна быць распрацавана так, каб прымаць ўваходныя даныя ў гэтым 3D-фармаце, каб эфектыўна вучыцца з інфармацыі аб колеры, прысутнай у відарысе.
У адрозненне ад гэтага, калі б вы працавалі з выявамі ў адценнях шэрага аднолькавых памераў, уваходны тэнзар быў бы 100×100 і змяшчаў бы толькі адзін канал, які прадстаўляе інтэнсіўнасць святла. У гэтым сцэнары архітэктура CNN будзе настроена на прыём двухмерных уваходных даных без неабходнасці дадатковага вымярэння канала.
Такім чынам, каб паспяхова распазнаваць каляровыя выявы ў згортчнай нейронавай сетцы, вельмі важна наладзіць уваходныя памеры для размяшчэння дадатковай інфармацыі канала, якая прысутнічае ў каляровых выявах. Разумеючы гэтыя адрозненні і адпаведным чынам структуруючы ўваходныя даныя, CNN могуць эфектыўна выкарыстоўваць інфармацыю аб колеры для паляпшэння задач распазнавання малюнкаў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLPP Глыбокае навучанне з Python і PyTorch:
- Ці можна разглядаць функцыю актывацыі як імітацыю нейрона ў галаўным мозгу са спрацоўваннем ці не?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Ці з'яўляецца страта па-за межамі выбаркі стратай праверкі?
- Ці варта выкарыстоўваць тэнзарную плату для практычнага аналізу мадэлі нейроннай сеткі PyTorch, ці дастаткова matplotlib?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Праўдзівая ці непраўдзівая гэтая прапанова "Для класіфікацыйнай нейронавай сеткі вынікам павінна быць размеркаванне верагоднасці паміж класамі"."
- Ці з'яўляецца запуск мадэлі нейроннай сеткі глыбокага навучання на некалькіх графічных працэсарах у PyTorch вельмі простым працэсам?
- Ці можна параўнаць звычайную нейронавую сетку з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных?
- Якая самая вялікая сверточная нейронавая сетка?
- Калі ўводам з'яўляецца спіс масіваў numpy, у якіх захоўваецца цеплавая карта, якая з'яўляецца выхадам ViTPose, і форма кожнага файла numpy [1, 17, 64, 48] адпавядае 17 ключавым кропкам у целе, які алгарытм можна выкарыстоўваць?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python і PyTorch