LITMIR.BIZ

Скачать книгу

изображения.

      Комбинация этих методов предобработки изображений может помочь улучшить качество и производительность моделей глубокого обучения. Выбор конкретных методов зависит от характеристик данных, требований задачи и особенностей модели, которая будет использоваться для обработки изображений.

      – Сверточные нейронные сети (CNN): Широко используются для обработки изображений и распознавания образов. Включают сверточные слои для извлечения признаков и пулинг слои для уменьшения размерности.

      Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) являются мощным инструментом для обработки изображений и распознавания образов. Они успешно применяются в таких задачах, как классификация изображений, сегментация, обнаружение объектов и многих других. Вот некоторые основные концепции и компоненты сверточных нейронных сетей:

      1. Сверточные слои (Convolutional Layers): Сверточные слои являются основным строительным блоком CNN. Они применяют фильтры (ядра свертки) к входным данным для извлечения локальных признаков. Фильтры перемещаются по входным данным с шагом (stride), выполняя свертку, и результатом является карта признаков (feature map). Каждый фильтр извлекает различные характеристики изображения, такие как границы, текстуры и формы.

      2. Пулинг слои (Pooling Layers): Пулинг слои используются для уменьшения размерности карты признаков и устранения избыточной информации. Наиболее распространенным методом пулинга является пулинг по среднему значению (Average Pooling) и пулинг по максимуму (Max Pooling). Пулинг слои помогают уменьшить вычислительную сложность модели и создать инвариантность к малым сдвигам искомых признаков.

      3. Полносвязные слои (Fully Connected Layers): Полносвязные слои обрабатывают глобальные признаки, извлеченные из карты признаков, и связывают их с классами или выходами модели. Полносвязные слои обычно следуют после сверточных и пулинг слоев и преобразуют признаки в формат, пригодный для классификации или регрессии.

      4. Функции активации (Activation Functions): Функции активации применяются после каждого слоя в нейронной сети и добавляют нелинейность в модель. Распространенными функциями активации в CNN являются ReLU (Rectified Linear Unit), которая подавляет отрицательные значения, и softmax, которая преобразует выходы в вероятности для многоклассовой классификации.

      Процесс обучения сверточных нейронных сетей включает подачу входных изображений через слои сети, вычисление потерь (ошибки) и использование алгоритма обратного распространения ошибки (Backpropagation) для обновления весов сети. Обучение CNN основано на большом количестве размеченных данных, которые используются для оптимизации модели и настройки ее параметров.

      Рассмотрим примеры:

      1. Пример сверточного слоя (Convolutional Layer):

      ```python

      import tensorflow as tf

      # Создание сверточного слоя с 32 фильтрами размером 3x3

      conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))

      # Применение сверточного слоя к входным данным

      output = conv_layer(input_data)

      ```

      Описание: В данном примере создается сверточный слой с 32 фильтрами размером 3x3. Слой использует функцию активации ReLU для добавления нелинейности. Входные данные предполагаются 3-канальными изображениями размером 64x64 пикселя. Сверточный слой применяется к входным данным, и результат сохраняется в переменной `output`.

      2. Пример пулинг слоя (Pooling Layer):

      ```python

      import

Скачать книгу