Kada radite s konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN) u području prepoznavanja slika, bitno je razumjeti implikacije slika u boji u odnosu na slike u sivim tonovima. U kontekstu dubokog učenja uz Python i PyTorch, razlika između ove dvije vrste slika leži u broju kanala koje posjeduju.
Slike u boji, koje se obično predstavljaju u RGB (crvena, zelena, plava) formata, sadrže tri kanala koji odgovaraju intenzitetu svakog kanala boje. S druge strane, slike u sivim tonovima imaju jedan kanal koji predstavlja intenzitet svjetlosti na svakom pikselu. Ova varijacija u broju kanala zahtijeva prilagođavanje ulaznih dimenzija prilikom unosa ovih slika u CNN.
U slučaju prepoznavanja slika u boji, potrebno je uzeti u obzir dodatnu dimenziju u odnosu na prepoznavanje slika u nijansama sive. Dok su slike u nijansama sive obično predstavljene kao 2D tenzori (visina x širina), slike u boji su predstavljene kao 3D tenzori (visina x širina x kanali). Stoga, kada obučavate CNN da prepoznaje slike u boji, ulazni podaci moraju biti strukturirani u 3D formatu kako bi se uzeli u obzir kanali boja.
Na primjer, razmotrimo jednostavan primjer da ilustrujemo ovaj koncept. Pretpostavimo da imate sliku u boji dimenzija 100×100 piksela. U RGB formatu ova slika bi bila predstavljena kao tenzor dimenzija 100x100x3, pri čemu zadnja dimenzija odgovara trima kanalima boja. Prilikom prolaska ove slike kroz CNN, arhitektura mreže bi trebala biti dizajnirana tako da prihvati ulazne podatke u ovom 3D formatu kako bi se efikasno učilo iz informacija o bojama koje su prisutne na slici.
Nasuprot tome, da radite sa slikama u sivim tonovima istih dimenzija, ulazni tenzor bi bio 100×100, sadržavao bi samo jedan kanal koji predstavlja intenzitet svjetlosti. U ovom scenariju, CNN arhitektura bi bila konfigurirana da prihvati 2D ulazne podatke bez potrebe za dodatnom dimenzijom kanala.
Stoga, za uspješno prepoznavanje slika u boji na konvolucionoj neuronskoj mreži, ključno je prilagoditi ulazne dimenzije kako bi se prilagodile dodatnim informacijama o kanalima prisutnim u slikama u boji. Razumijevanjem ovih razlika i odgovarajućim strukturiranjem ulaznih podataka, CNN mogu efikasno iskoristiti informacije o bojama kako bi poboljšali zadatke prepoznavanja slika.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje uz Python i PyTorch:
- Može li se smatrati da funkcija aktivacije oponaša neuron u mozgu sa ili ne aktiviranjem?
- Može li se PyTorch uporediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- Da li je gubitak van uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tenzorsku ploču za praktičnu analizu PyTorch pokrenutog modela neuronske mreže ili je dovoljan matplotlib?
- Može li se PyTorch porediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- Da li je ova tvrdnja tačna ili netačna "Za klasifikacionu neuronsku mrežu rezultat bi trebao biti distribucija vjerovatnoće između klasa."
- Da li je pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Može li se regularna neuronska mreža uporediti sa funkcijom od skoro 30 milijardi varijabli?
- Koja je najveća konvoluciona neuronska mreža napravljena?
- Ako je ulaz lista numpy nizova koji pohranjuju toplotnu mapu koja je izlaz ViTPose i oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] koji odgovara 17 ključnih tačaka u tijelu, koji algoritam se može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje uz Python i PyTorch