Kada radite s konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN) u području prepoznavanja slika, bitno je razumjeti implikacije slika u boji naspram slika u sivim tonovima. U kontekstu dubokog učenja s Pythonom i PyTorchom, razlika između ove dvije vrste slika leži u broju kanala koje posjeduju.
Slike u boji, koje se obično predstavljaju u RGB (crveno, zeleno, plavo) formatu, sadrže tri kanala koja odgovaraju intenzitetu svakog kanala boje. S druge strane, slike u sivim tonovima imaju jedan kanal koji predstavlja intenzitet svjetla u svakom pikselu. Ova varijacija u broju kanala zahtijeva prilagodbe u ulaznim dimenzijama kada se te slike šalju u CNN.
U slučaju prepoznavanja slika u boji potrebno je razmotriti dodatnu dimenziju u usporedbi s prepoznavanjem slika u sivim tonovima. Dok su slike u sivim tonovima obično predstavljene kao 2D tenzori (visina x širina), slike u boji predstavljene su kao 3D tenzori (visina x širina x kanali). Stoga, kada obučavate CNN da prepozna slike u boji, ulazni podaci moraju biti strukturirani u 3D formatu kako bi se uzeli u obzir kanali boja.
Na primjer, razmotrimo jednostavan primjer za ilustraciju ovog koncepta. Pretpostavimo da imate sliku u boji dimenzija 100×100 piksela. U RGB formatu, ova bi slika bila predstavljena kao tenzor dimenzija 100x100x3, gdje posljednja dimenzija odgovara trima kanalima boja. Prilikom prosljeđivanja ove slike kroz CNN, mrežna arhitektura trebala bi biti dizajnirana da prihvati ulazne podatke u ovom 3D formatu kako bi se učinkovito učilo iz informacija o boji prisutnih na slici.
Nasuprot tome, ako radite sa slikama u sivim tonovima istih dimenzija, ulazni tenzor bi bio 100×100, sadržavajući samo jedan kanal koji predstavlja intenzitet svjetlosti. U ovom scenariju, CNN arhitektura bi bila konfigurirana za prihvaćanje 2D ulaznih podataka bez potrebe za dodatnom dimenzijom kanala.
Stoga, za uspješno prepoznavanje slika u boji na konvolucijskoj neuronskoj mreži, ključno je prilagoditi ulazne dimenzije kako bi se prilagodile dodatne informacije o kanalu prisutne u slikama u boji. Razumijevanjem ovih razlika i odgovarajućim strukturiranjem ulaznih podataka, CNN-ovi mogu učinkovito iskoristiti informacije o boji kako bi poboljšali zadatke prepoznavanja slike.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje s Pythonom i PyTorchom:
- Može li se smatrati da funkcija aktivacije oponaša neuron u mozgu s aktiviranjem ili ne?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- Je li gubitak izvan uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tensor ploču za praktičnu analizu modela neuronske mreže koji pokreće PyTorch ili je dovoljan matplotlib?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- Je li ova tvrdnja točna ili netočna "Za klasifikacijsku neuronsku mrežu rezultat bi trebao biti distribucija vjerojatnosti između klasa."
- Je li pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Može li se regularna neuronska mreža usporediti s funkcijom od gotovo 30 milijardi varijabli?
- Koja je najveća napravljena konvolucijska neuronska mreža?
- Ako je ulaz popis numpy nizova koji pohranjuju toplinsku kartu koja je izlaz ViTPose, a oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] što odgovara 17 ključnih točaka u tijelu, koji se algoritam može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje s Pythonom i PyTorchom