Глубокое погружение в мир CNN

Введение в сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в области компьютерного зрения и распознавания изображений в последние годы. Они стали популярным выбором для задач, связанных с классификацией изображений, обнаружением объектов и созданием изображений. В этом блоге мы углубимся в мир CNN, изучая их определение, структуру и реальное состояние. мировые приложения.

А. Определение и объяснение CNN: CNN — это тип искусственной нейронной сети, специально предназначенной для работы с данными изображений. Они используют комбинацию сверточных слоев и слоев объединения для извлечения значимых признаков из изображений и передачи этой информации на полностью связанные слои для классификации. Основная идея CNN заключается в использовании фильтров для сканирования изображения и обнаруживать различные элементы, такие как края и углы, которые можно использовать для распознавания узоров и объектов.

Б. Сравнение с другими типами нейронных сетей: хотя CNN специально разработаны для обработки данных изображения, их также можно применять к другим типам данных, таким как аудио или текст. Однако существуют и другие типы нейронных сетей, которые лучше подходят для таких типов данных, например рекуррентные нейронные сети (RNN) для текстовых данных и полностью связанные нейронные сети (FCNN). для плотных данных.

С. Реальные приложения CNN: Универсальность и эффективность CNN привели к широкому спектру приложений в различных отраслях, включая медицину, автомобилестроение и развлечения. В медицине CNN используются для диагностики и анализа медицинских изображений, таких как компьютерная томография и МРТ. Вавтомобильной промышленности CNN используются для автономного вождения и обнаружения объектов. В индустрии развлечений CNN используются для классификации изображений и видео, а также для создания изображений и передачи стилей.

В заключение,CNN являются важнейшим компонентом в области компьютерного зрения и распознавания изображений, и их влияние можно увидеть в широком спектре реальных приложений. В следующих разделах этого блога мы углубимся в тонкости CNN, изучая их архитектуру, обучение и распространенные варианты использования.

Понимание архитектуры CNN

В предыдущем разделе мы представили сверточные нейронные сети (CNN) и обсудили их определение и реальные приложения. В этом разделе мы углубимся в архитектуру CNN и рассмотрим различные уровни, составляющие типичную CNN.

А. Сверточные слои: Сверточный слой является ключевым компонентом CNN, поскольку он выполняет сверточную операцию над входным изображением. Сверточная операция использует фильтры, также известные как ядра, для сканирования изображения и обнаружения различных особенностей, таких как края и углы. Затем эти объекты объединяются в карту объектов, которая передается на следующий уровень для дальнейшей обработки.

i) Объяснение операции свертки: Операция свертки включает перемещение фильтров по изображению, поэлементное умножение пикселей изображения и значений фильтра, а затем суммирование результатов для создания новой карты объектов. Этот процесс повторяется для нескольких фильтров, в результате чего получается несколько карт объектов, каждая из которых фиксирует разные функции изображения.

ii) Карты объектов. Карты объектов, созданные с помощью сверточной операции, затем передаются на следующий уровень, обычно объединяющий слой, для дальнейшей обработки. Карты объектов содержат информацию о важных функциях изображения, таких как края и углы, и могут использоваться для распознавания узоров и объектов на изображении.

Б. Слои объединения: Слой объединения выполняет субдискретизацию, что уменьшает размер карт объектов и помогает уменьшить количество параметров в сети.

i) Объяснение максимального объединения и среднего объединения: существует два основных типа слоев объединения: максимальное объединение и среднее объединение.Максимальное объединение выбирает максимальное значение из каждого окна объединения, в то время как среднее объединение берет среднее значение значений в окне объединения.

ii) Понижающая дискретизация и ее роль в CNN: Понижающая дискретизация помогает уменьшить количество параметров в сети, делая ее более эффективной с точки зрения вычислений. Это также помогает уменьшить переоснащение, поскольку уменьшает объем информации, передаваемой на следующий уровень.

С. Функции активации: Функции активации используются в скрытых слоях сети для внесения нелинейности в сеть. Наиболее часто используемая функция активации. в CNN — это функция активации ReLU (выпрямленная линейная единица).

Д. Полностью связанные слои: Полностью связанные слои, также известные как слои FC, используются для окончательного прогноза на основе карт объектов, созданных предыдущими слоями.

i) Объяснение слоев FC в CNN: Слои FC получают карты объектов из предыдущего слоя и используют их для прогнозирования. Слои FC связаны каждому нейрону предыдущего слоя, отсюда и название «полностью подключенный».

ii) Активация Softmax и однократное кодирование: Последний уровень сети обычно использует функцию активации softmax, которая выводит вероятности каждого класса в виде вектора. Затем этот вектор сравнивается с целевым вектором с горячим кодированием для расчета потерь и обновления весов во время обучения.

В заключение, архитектура CNN состоит из нескольких различных уровней, включая сверточные уровни, объединяющие слои, функции активации и полностью связанные слои. Эти разные уровни работают вместе для извлечения значимых функций. из входного изображения и сделать прогноз на основе этих функций. В следующем разделе мы рассмотрим процесс обучения CNN и различные методы, используемые для оптимизации ее производительности.

Обучение CNN

В предыдущем разделе мы рассмотрели различные компоненты сверточной нейронной сети (CNN) и то, как они работают вместе, чтобы делать прогнозы на основе входного изображения. В этом разделе мы сосредоточимся на процессе обучения CNN и различных методах, используемых для оптимизации ее производительности.

А. Подготовка данных для обучения: Первый шаг в обучении CNN — подготовка данных для обучения. Это включает в себя предварительную обработку изображений и дополнение данных для увеличения размера обучающей выборки.

i) Предварительная обработка изображений. Предварительная обработка изображений включает нормализацию значений пикселей изображений и преобразование изображений в соответствующий формат для обучения. Нормализация значений пикселей помогает гарантировать, что значения находятся в пределах определенного диапазона, который обычно составляет от 0 до 1 или от -1 до 1, и помогает сделать процесс обучения более стабильным.

ii) Увеличение изображения. Увеличение изображения — это метод, используемый для увеличения размера обучающего набора путем создания дополнительных изображений из исходных изображений. Это помогает уменьшить переоснащение, поскольку сеть подвергается воздействию большее разнообразие изображений во время обучения. Распространенные методы увеличения включают повороты, переводы и перевороты.

Б. Функции потерь. Функция потерь используется для измерения разницы между прогнозируемым выходом и истинным целевым значением. Функция потерь используется для расчета градиент весов, которые затем обновляются во время обучения.

i) Категориальная кросс-энтропийная потеря: Категорная кросс-энтропийная потеря используется, когда целью является вектор с горячим кодированием, а сеть имеет несколько выходов, каждый из которых представляет другой класс. . Категориальная кросс-энтропийная потеря измеряет разницу между прогнозируемой вероятностью каждого класса и истинной целью.

ii) Двоичная кросс-энтропийная потеря: Двоичная кросс-энтропийная потеря используется, когда целью является двоичное значение, а сеть имеет только два выхода, представляющих два класса. > Двоичная кросс-энтропийная потеря измеряет разницу между прогнозируемой вероятностью каждого класса и истинной целью.

С. Алгоритмы оптимизации. Алгоритм оптимизации используется для обновления весов сети во время обучения. Доступно несколько алгоритмов оптимизации, в том числе стохастический градиентный спуск (SGD) и адаптивная оценка момента (Adam).

i) Стохастический градиентный спуск (SGD): SGD – это простой алгоритм оптимизации, который обновляет веса, делая шаг в направлении градиента потерь по отношению к весам. .

ii) Адаптивная оценка момента (Adam): Adam — это более продвинутый алгоритм оптимизации, который адаптирует скорость обучения на основе исторической информации о градиенте. Это помогает сделать процесс обучения более стабильным и снижает риск застревания на неоптимальном решении.

Д. Настройка гиперпараметров. Настройка гиперпараметров включает настройку параметров сети, таких как количество фильтров в каждом слое, размер фильтров и скорость обучения, для оптимизации производительности сети. сеть. Настройка гиперпараметров обычно выполняется путем проб и ошибок, когда пробуются различные комбинации гиперпараметров и измеряется производительность сети для определения наилучшего набора гиперпараметров.

В заключение, обучение CNN включает в себя подготовку данных для обучения, выбор подходящей функции потерь, выбор алгоритма оптимизации и настройку гиперпараметров сети. Используя эти методы, вы можете обучить CNN делать точные прогнозы на основе входного изображения. В последнем разделе мы обсудим оценку CNN и методы, используемые для измерения их производительности.

Распространенные варианты использования CNN

В предыдущих разделах мы рассмотрели архитектуру сверточных нейронных сетей (CNN) и процесс их обучения. В этом заключительном разделе мы обсудим некоторые распространенные варианты использования CNN в области компьютерного зрения.

А. Классификация изображений. Классификация изображений — это процесс присвоения входному изображению метки на основе его содержимого. Это один из наиболее распространенных случаев использования CNN в компьютерном зрении.

i) Распознавание и обнаружение объектов: Распознавание и обнаружение объектов включают идентификацию присутствия и местоположения объектов на изображении. Это важная задача в различных приложениях, таких как беспилотные автомобили, системы безопасности и робототехника.

Б. Локализация объекта:Локализация объекта включает в себя идентификацию местоположения объекта в изображении вместе с меткой класса объекта. Это более сложная задача, чем классификация изображений, поскольку она требует, чтобы сеть не только определяла наличие объекта, но и находила его на изображении.

С. Семантическая сегментация. Семантическая сегментация — это процесс присвоения метки каждому пикселю изображения на основе содержимого пикселя. Это сложная задача, поскольку она требует, чтобы сеть не только определяла присутствие объекта, но и отделяла его от фона.

Д. Генерация изображений. Генерация изображений — это процесс создания новых изображений на основе набора входных данных. Это сложная задача, требующая от сети изучить базовые закономерности в обучающих данных и создать новые изображения, соответствующие этим закономерностям.

В заключение следует отметить, что CNN имеют широкий спектр применений в компьютерном зрении, включая классификацию изображений, распознавание и обнаружение объектов, локализацию объектов, семантическую сегментацию и создание изображений.Способность CNN изучать функции и делать прогнозы на основе входного изображения, сделало их мощным инструментом в области компьютерного зрения.

Таким образом, мы изучили основы CNN, включая их архитектуру, процесс обучения и некоторые распространенные варианты использования в компьютерном зрении. Поняв эти концепции, вы будете хорошо подготовлены для создания и обучения собственных CNN для различных приложений.

Заключение

В этой статье мы изучили основы сверточных нейронных сетей (CNN) и их применения в компьютерном зрении.

А. Резюме обсуждаемых ключевых моментов: мы начали с представления CNN и сравнения их с другими типами нейронных сетей. Затем мы углубились в архитектуру CNN, включая сверточный, пулинговый и полносвязный уровни. Далее мы обсудили процесс обучения CNN, включая подготовку данных, функции потерь, алгоритмы оптимизации и настройку гиперпараметров. Наконец, мы обсудили некоторые распространенные варианты использования CNN в компьютерном зрении, включая классификацию изображений, локализацию объектов, семантическую сегментацию и генерацию изображений.

Б. Будущие разработки и потенциальные приложения CNN: Область компьютерного зрения и CNN быстро развивается, и на горизонте есть много интересных новых разработок и приложений. Некоторые из наиболее многообещающих областей исследований включают обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени, понимание сцены и генеративно-состязательные сети (GAN) для генерации изображений.

С. Заключительные мысли и рекомендации. В заключение отметим, что CNN — это мощный инструмент для решения широкого круга задач компьютерного зрения. Если вы хотите узнать больше о CNN и их приложениях, я рекомендую начать с некоторых онлайн-курсов или учебных пособий и поэкспериментировать с созданием и обучением собственных сетей. При наличии необходимых ресурсов и решимости любой может научиться использовать CNN для задач компьютерного зрения.

Таким образом, мы рассмотрели основы CNN, включая их архитектуру, процесс обучения и некоторые распространенные варианты использования в компьютерном зрении. Я надеюсь, что эта статья помогла вам лучше понять CNN и их приложения.

Ссылки

В этом разделе мы предоставим список ссылок и дополнительных ресурсов для дальнейшего чтения о сверточных нейронных сетях (CNN).

А. Список источников и дополнительных ресурсов:

• Янн ЛеКун, Йошуа Бенджио и Джеффри Хинтон. «Глубокое обучение». Природа 521, вып. 7553 (2015): 436–444.
• Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарон Курвиль. «Глубокое обучение». Массачусетский технологический институт, 2016.
• К. Хе, С. Чжан, С. Рен и Дж. Сун. «Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений». В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 770–778, 2016 г.
• А. Крижевский, И. Суцкевер и Г. Хинтон. «Классификация Imagenet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей». В Достижениях в области систем обработки нейронной информации, стр. 1097–1105, 2012 г.
• Шолле, Франсуа. «Глубокое обучение с Python». Шелтер-Айленд, Нью-Йорк: Manning Publications Co., 2018.

Эти ссылки служат хорошей отправной точкой для тех, кто хочет узнать больше о CNN и их приложениях в компьютерном зрении. Кроме того, доступно множество онлайн-курсов и учебных пособий, таких как курсы, предлагаемые Coursera, Udemy и edX, которые могут помочь вам получить практический опыт создания и обучения CNN.

Счастливого обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий GitHub.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение/глубокое обучение/НЛП/компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord.

Повысьте узнаваемость и признание вашего технического стартапа с помощью Circuit.