კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებთან (CNN) გამოსახულების ამოცნობის სფეროში მუშაობისას აუცილებელია გავიგოთ ფერადი სურათების გავლენა ნაცრისფერი მასშტაბის გამოსახულებებთან შედარებით. Python-თან და PyTorch-თან ღრმა სწავლების კონტექსტში, განსხვავება ამ ორი ტიპის სურათს შორის მდგომარეობს მათ მიერ არხების რაოდენობაში.
ფერადი სურათები, რომლებიც ჩვეულებრივ წარმოდგენილია RGB (წითელი, მწვანე, ლურჯი) ფორმატში, შეიცავს სამ არხს, რომლებიც შეესაბამება თითოეული ფერადი არხის ინტენსივობას. მეორეს მხრივ, ნაცრისფერ სურათებს აქვთ ერთი არხი, რომელიც წარმოადგენს სინათლის ინტენსივობას თითოეულ პიქსელზე. არხების რაოდენობის ეს ცვალებადობა საჭიროებს შეყვანის ზომების კორექტირებას ამ სურათების CNN-ში გადაცემისას.
ფერადი გამოსახულების ამოცნობის შემთხვევაში, საჭიროა დამატებითი განზომილების გათვალისწინება ნაცრისფერი მასშტაბის სურათების ამოცნობასთან შედარებით. მიუხედავად იმისა, რომ ნაცრისფერი ფერის გამოსახულებები, როგორც წესი, წარმოდგენილია 2D ტენსორების სახით (სიმაღლე x სიგანე), ფერადი გამოსახულებები წარმოდგენილია როგორც 3D ტენსორები (სიმაღლე x სიგანე x არხები). ამიტომ, როდესაც CNN-ს ავარჯიშებთ ფერადი სურათების ამოცნობაში, შეყვანის მონაცემები უნდა იყოს სტრუქტურირებული 3D ფორმატში, რათა მოხდეს ფერადი არხების აღრიცხვა.
მაგალითად, განვიხილოთ მარტივი მაგალითი ამ კონცეფციის საილუსტრაციოდ. დავუშვათ, რომ თქვენ გაქვთ ფერადი სურათი 100×100 პიქსელის ზომებით. RGB ფორმატში ეს სურათი წარმოდგენილი იქნება ტენზორის სახით 100x100x3 ზომებით, სადაც ბოლო განზომილება შეესაბამება სამ ფერთა არხს. ამ სურათის CNN-ის საშუალებით გადაცემისას, ქსელის არქიტექტურა უნდა იყოს შემუშავებული ისე, რომ მიიღოს შეყვანის მონაცემები ამ 3D ფორმატში, რათა ეფექტურად ისწავლოს სურათზე არსებული ფერის ინფორმაცია.
ამის საპირისპიროდ, თუ თქვენ მუშაობდით იმავე განზომილების ნაცრისფერ სურათებთან, შეყვანის ტენსორი იქნება 100×100, რომელიც შეიცავს მხოლოდ ერთ არხს, რომელიც წარმოადგენს სინათლის ინტენსივობას. ამ სცენარში, CNN არქიტექტურა იქნება კონფიგურირებული ისე, რომ მიიღოს 2D შეყვანის მონაცემები დამატებითი არხის განზომილების საჭიროების გარეშე.
ამიტომ, კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში ფერადი გამოსახულების წარმატებით ამოცნობისთვის, გადამწყვეტია შეყვანის ზომების კორექტირება, რათა მოხდეს დამატებითი არხის ინფორმაცია, რომელიც წარმოდგენილია ფერად სურათებში. ამ განსხვავებების გააზრებით და შეყვანის მონაცემების სათანადო სტრუქტურირებით, CNN-ებს შეუძლიათ ეფექტურად გამოიყენონ ფერადი ინფორმაცია სურათის ამოცნობის ამოცანების გასაუმჯობესებლად.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად:
- შეიძლება თუ არა ჩაითვალოს აქტივაციის ფუნქცია თავის ტვინში ნეირონის მიბაძვით სროლით თუ არა?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე, რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- არის თუ არა ნიმუშის გარეშე დანაკარგი ვალიდაციის დანაკარგი?
- საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება GPU-ზე გაშვებულ NumPy-ს რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- მართალია ეს წინადადება თუ მცდარი "კლასიფიკაციის ნერვული ქსელისთვის შედეგი უნდა იყოს ალბათობის განაწილება კლასებს შორის."
- არის თუ არა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში ძალიან მარტივი პროცესია?
- შეიძლება თუ არა ჩვეულებრივი ნერვული ქსელის შედარება თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციასთან?
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლაში Python-ით და PyTorch-ით