Када радите са конволуционим неуронским мрежама (ЦНН) у области препознавања слика, неопходно је разумети импликације слика у боји у односу на слике у нијансама сиве. У контексту дубоког учења са Питхон-ом и ПиТорцх-ом, разлика између ове две врсте слика лежи у броју канала које поседују.
Слике у боји, које се обично представљају у РГБ (црвена, зелена, плава) формата, садрже три канала која одговарају интензитету сваког канала боје. С друге стране, слике у сивим тоновима имају један канал који представља интензитет светлости на сваком пикселу. Ова варијација у броју канала захтева прилагођавање улазних димензија приликом уноса ових слика у ЦНН.
У случају препознавања слика у боји, потребно је узети у обзир додатну димензију у поређењу са препознавањем слика у нијансама сиве. Док су слике у нијансама сиве обично представљене као 2Д тензори (висина к ширина), слике у боји су представљене као 3Д тензори (висина к ширина к канали). Стога, када обучавате ЦНН да препознаје слике у боји, улазни подаци морају бити структурирани у 3Д формату да би се узели у обзир канали боја.
На пример, хајде да размотримо једноставан пример да илуструјемо овај концепт. Претпоставимо да имате слику у боји димензија 100×100 пиксела. У РГБ формату ова слика би била представљена као тензор са димензијама 100к100к3, при чему последња димензија одговара три канала боја. Приликом проласка ове слике кроз ЦНН, архитектура мреже треба да буде дизајнирана тако да прихвата улазне податке у овом 3Д формату како би се ефикасно учило из информација о бојама које су присутне на слици.
Насупрот томе, ако радите са сликама у сивим тоновима истих димензија, улазни тензор би био 100×100, који би садржао само један канал који представља интензитет светлости. У овом сценарију, ЦНН архитектура би била конфигурисана да прихвата 2Д улазне податке без потребе за додатном димензијом канала.
Стога, да би се успешно препознале слике у боји на конволуционој неуронској мрежи, кључно је прилагодити улазне димензије како би се прилагодиле додатне информације о каналу присутне у сликама у боји. Разумевањем ових разлика и одговарајућим структурирањем улазних података, ЦНН могу ефикасно да искористе информације о бојама да побољшају задатке препознавања слика.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ДЛПП дубинско учење уз Питхон и ПиТорцх:
- Може ли се сматрати да активациона функција опонаша неурон у мозгу са или не активирањем?
- Може ли се ПиТорцх упоредити са НумПи-ом који ради на ГПУ-у са неким додатним функцијама?
- Да ли је губитак ван узорка губитак валидације?
- Да ли треба користити тензорску плочу за практичну анализу ПиТорцх покренутог модела неуронске мреже или је довољан матплотлиб?
- Може ли се ПиТорцх упоредити са НумПи-ом који ради на ГПУ-у са неким додатним функцијама?
- Да ли је ова тврдња тачна или нетачна "За класификациону неуронску мрежу резултат треба да буде расподела вероватноће између класа."
- Да ли је покретање модела неуронске мреже дубоког учења на више ГПУ-а у ПиТорцх-у веома једноставан процес?
- Може ли се редовна неуронска мрежа упоредити са функцијом од скоро 30 милијарди варијабли?
- Која је највећа конволуциона неуронска мрежа направљена?
- Ако је улаз листа нумпи низова који чувају топлотну мапу која је излаз ВиТПосе и облик сваке нумпи датотеке је [1, 17, 64, 48] који одговара 17 кључних тачака у телу, који алгоритам се може користити?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ДЛПП дубоком учењу уз Питхон и ПиТорцх