เมื่อทำงานร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ในขอบเขตของการจดจำภาพ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความหมายของภาพสีและภาพระดับสีเทา ในบริบทของการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ PyTorch ความแตกต่างระหว่างรูปภาพทั้งสองประเภทนี้อยู่ที่จำนวนช่องทางที่รูปภาพเหล่านั้นมีอยู่
ภาพสี ซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงในรูปแบบ RGB (แดง เขียว น้ำเงิน) ประกอบด้วยสามช่องสัญญาณที่สอดคล้องกับความเข้มของแต่ละช่องสี ในทางกลับกัน ภาพระดับสีเทาจะมีช่องเดียวที่แสดงความเข้มของแสงในแต่ละพิกเซล การเปลี่ยนแปลงของจำนวนช่องสัญญาณทำให้จำเป็นต้องปรับขนาดอินพุตเมื่อป้อนภาพเหล่านี้เข้าสู่ CNN
ในกรณีของการจดจำภาพสี จะต้องพิจารณามิติเพิ่มเติมเมื่อเปรียบเทียบกับการจดจำภาพระดับสีเทา แม้ว่าภาพระดับสีเทาโดยทั่วไปจะแสดงเป็นเทนเซอร์ 2 มิติ (สูง x กว้าง) แต่ภาพสีจะแสดงเป็นเทนเซอร์ 3 มิติ (สูง x กว้าง x ช่อง) ดังนั้น เมื่อฝึก CNN ให้จดจำภาพสี ข้อมูลอินพุตจะต้องมีโครงสร้างในรูปแบบ 3 มิติเพื่อพิจารณาช่องสี
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ เพื่อแสดงแนวคิดนี้ สมมติว่าคุณมีภาพสีขนาด 100×100 พิกเซล ในรูปแบบ RGB รูปภาพนี้จะแสดงเป็นเทนเซอร์ที่มีขนาด 100x100x3 โดยที่มิติสุดท้ายตรงกับช่องสีทั้งสามช่อง เมื่อส่งภาพนี้ผ่าน CNN สถาปัตยกรรมเครือข่ายควรได้รับการออกแบบให้ยอมรับข้อมูลอินพุตในรูปแบบ 3 มิตินี้ เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลสีที่มีอยู่ในภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในทางตรงกันข้าม หากคุณทำงานกับภาพระดับสีเทาที่มีขนาดเท่ากัน เทนเซอร์อินพุตจะเป็น 100×100 โดยมีเพียงช่องเดียวเท่านั้นที่แสดงถึงความเข้มของแสง ในสถานการณ์นี้ สถาปัตยกรรม CNN จะได้รับการกำหนดค่าให้ยอมรับข้อมูลอินพุต 2D โดยไม่ต้องใช้มิติช่องสัญญาณเพิ่มเติม
ดังนั้น เพื่อให้จดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนได้สำเร็จ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องปรับขนาดอินพุตเพื่อรองรับข้อมูลช่องพิเศษที่ปรากฏในภาพสี ด้วยการทำความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้และจัดโครงสร้างข้อมูลอินพุตอย่างเหมาะสม CNN จึงสามารถใช้ข้อมูลสีได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงงานการจดจำภาพ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
- PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- ข้อเสนอนี้จริงหรือเท็จ "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส"
- การรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch เป็นกระบวนการที่ง่ายมากหรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch