படத்தை அடையாளம் காணும் துறையில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளுடன் (சிஎன்என்) பணிபுரியும் போது, வண்ணப் படங்கள் மற்றும் கிரேஸ்கேல் படங்களின் தாக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். Python மற்றும் PyTorch உடன் ஆழ்ந்த கற்றல் சூழலில், இந்த இரண்டு வகையான படங்களுக்கிடையேயான வேறுபாடு, அவை வைத்திருக்கும் சேனல்களின் எண்ணிக்கையில் உள்ளது.
பொதுவாக RGB (சிவப்பு, பச்சை, நீலம்) வடிவத்தில் குறிப்பிடப்படும் வண்ணப் படங்கள், ஒவ்வொரு வண்ணச் சேனலின் தீவிரத்தன்மையுடன் தொடர்புடைய மூன்று சேனல்களைக் கொண்டிருக்கும். மறுபுறம், கிரேஸ்கேல் படங்கள் ஒவ்வொரு பிக்சலிலும் ஒளியின் தீவிரத்தைக் குறிக்கும் ஒற்றைச் சேனலைக் கொண்டுள்ளன. சேனல்களின் எண்ணிக்கையில் ஏற்படும் இந்த மாறுபாட்டால், இந்தப் படங்களை CNNக்கு அளிக்கும் போது உள்ளீட்டு பரிமாணங்களில் சரிசெய்தல் தேவைப்படுகிறது.
வண்ணப் படங்களை அங்கீகரிக்கும் விஷயத்தில், கிரேஸ்கேல் படங்களை அங்கீகரிப்பதை விட கூடுதல் பரிமாணத்தைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். கிரேஸ்கேல் படங்கள் பொதுவாக 2D டென்சர்களாக (உயரம் x அகலம்) குறிப்பிடப்படும் போது, வண்ணப் படங்கள் 3D டென்சர்களாக (உயரம் x அகலம் x சேனல்கள்) குறிப்பிடப்படுகின்றன. எனவே, வண்ணப் படங்களை அடையாளம் காண CNNக்கு பயிற்சி அளிக்கும்போது, வண்ண சேனல்களைக் கணக்கிட, உள்ளீட்டுத் தரவு 3D வடிவத்தில் கட்டமைக்கப்பட வேண்டும்.
உதாரணமாக, இந்த கருத்தை விளக்குவதற்கு ஒரு எளிய உதாரணத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம். உங்களிடம் 100×100 பிக்சல்கள் கொண்ட வண்ணப் படம் இருப்பதாக வைத்துக்கொள்வோம். RGB வடிவத்தில், இந்தப் படம் 100x100x3 பரிமாணங்களைக் கொண்ட ஒரு டென்சராகக் குறிப்பிடப்படும், கடைசி பரிமாணம் மூன்று வண்ண சேனல்களுடன் ஒத்திருக்கும். இந்தப் படத்தை CNN மூலம் அனுப்பும் போது, படத்தில் இருக்கும் வண்ணத் தகவலிலிருந்து திறம்பட கற்றுக்கொள்ள, இந்த 3D வடிவத்தில் உள்ளீட்டுத் தரவை ஏற்றுக்கொள்ளும் வகையில் பிணைய கட்டமைப்பு வடிவமைக்கப்பட வேண்டும்.
இதற்கு நேர்மாறாக, நீங்கள் அதே பரிமாணங்களின் கிரேஸ்கேல் படங்களுடன் பணிபுரிந்தால், உள்ளீட்டு டென்சர் 100×100 ஆக இருக்கும், ஒளியின் தீவிரத்தைக் குறிக்கும் ஒரே ஒரு சேனலைக் கொண்டிருக்கும். இந்தச் சூழ்நிலையில், கூடுதல் சேனல் பரிமாணம் தேவையில்லாமல் 2டி உள்ளீட்டுத் தரவை ஏற்கும் வகையில் CNN கட்டமைப்பு கட்டமைக்கப்படும்.
எனவே, ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வண்ணப் படங்களை வெற்றிகரமாக அடையாளம் காண, வண்ணப் படங்களில் இருக்கும் கூடுதல் சேனல் தகவலுக்கு இடமளிக்கும் வகையில் உள்ளீட்டு பரிமாணங்களைச் சரிசெய்வது முக்கியம். இந்த வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், உள்ளீட்டுத் தரவை சரியான முறையில் கட்டமைப்பதன் மூலமும், சிஎன்என்கள் பட அங்கீகாரப் பணிகளை மேம்படுத்த வண்ணத் தகவலை திறம்பட பயன்படுத்த முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல்:
- செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரானை சுடுகிறதா இல்லையா?
- PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
- PyTorch ரன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் நடைமுறைப் பகுப்பாய்விற்கு ஒருவர் டென்சர் போர்டைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது matplotlib போதுமா?
- PyTorch ஐ GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
- PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
- ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எது?
- உள்ளீடு என்பது ViTPose இன் வெளியீடு மற்றும் ஒவ்வொரு நம்பி கோப்பின் வடிவமும் [1, 17, 64, 48] ஹீட்மேப்பைச் சேமிக்கும் நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலாக இருந்தால், உடலில் உள்ள 17 முக்கிய புள்ளிகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், எந்த அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தலாம்?
Python மற்றும் PyTorch மூலம் EITC/AI/DLPP ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க