Конволуционе неуронске мреже (ЦНН) су класа модела дубоког учења који се широко користе за задатке препознавања слика. Процес конволуција у ЦНН-у игра кључну улогу у идентификацији образаца или карактеристика на слици. У овом објашњењу ћемо се позабавити детаљима о томе како се изводе конволуције и њихов значај у анализи слике.
У основи ЦНН-а, конволуције су математичке операције које укључују малу матрицу, названу филтер или кернел, која се примењује на улазну слику. Филтер је обично квадратна матрица са димензијама много мањим од улазне слике. Операција конволуције укључује клизање овог филтера преко слике, израчунавање производа тачака између филтера и одговарајућих подрегиона слике.
Операција конволуције се изводи тако што се узима елементарни производ филтера и подрегиона слике на којој се тренутно налази, и сумирају се резултати. Овај процес се понавља за сваки подрегион слике, генеришући нову матрицу која се зове мапа обележја. Мапа карактеристика представља активације или одговоре филтера на различитим локацијама на улазној слици.
Коришћењем различитих филтера, ЦНН могу научити да открију различите обрасце или карактеристике на слици. На пример, филтер може бити дизајниран да детектује хоризонталне ивице, док други филтер може бити дизајниран да детектује дијагоналне линије. Кроз процес обуке, ЦНН учи да прилагоди тежине филтера како би оптимизовао своје перформансе на датом задатку.
Употреба конволуција у ЦНН-има нуди неколико предности за идентификацију образаца или карактеристика на сликама. Прво, конволуције омогућавају мрежи да ухвати локалне зависности на слици. Клизањем филтера преко слике, ЦНН може открити обрасце без обзира на њихову локацију. Ово својство просторне инваријантности омогућава ЦНН-има да препознају објекте чак и ако се појављују у различитим деловима слике.
Друго, конволуције помажу у смањењу броја параметара у мрежи. Уместо повезивања сваког неурона са сваким пикселом на улазној слици, ЦНН-ови користе локалну повезаност конволуција. Филтери се деле на целој слици, што резултира значајним смањењем броја параметара које треба научити. Ово својство дељења параметара чини ЦНН рачунарски ефикасним и омогућава им да рукују скуповима података великих размера.
Штавише, конволуције обезбеђују хијерархијски приказ улазне слике. Како улазимо дубље у ЦНН, филтери хватају сложеније и апстрактније карактеристике. Почетни слојеви могу открити једноставне ивице или текстуре, док дубљи слојеви могу идентификовати концепте вишег нивоа као што су облици или објекти. Ова хијерархијска структура омогућава ЦНН-има да уче и представљају сложене обрасце на хијерархијски начин, што доводи до побољшаних перформанси на задацима препознавања слика.
Конволуције у ЦНН-у укључују клизање филтера преко слике, израчунавање тачкастих производа и генерисање мапа карактеристика. Они омогућавају мрежи да ухвати локалне зависности, смањи број параметара и креира хијерархијски приказ улазне слике. Ова својства чине ЦНН ефикасним у идентификацији образаца или карактеристика на сликама, што доводи до њихове широке употребе у различитим задацима компјутерског вида.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе конволуционих неуронских мрежа:
- Како се конволуције и удруживање комбинују у ЦНН-има да би се научили и препознали сложени обрасци на сликама?
- Опишите структуру ЦНН-а, укључујући улогу скривених слојева и потпуно повезаног слоја.
- Како обједињавање поједностављује мапе карактеристика у ЦНН-у и која је сврха максималног обједињавања?
- Које су главне компоненте конволуционе неуронске мреже (ЦНН) и како оне доприносе препознавању слике?