Görüntü tanıma alanında evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ile çalışırken, renkli görüntülerin gri tonlamalı görüntülere karşı etkilerini anlamak önemlidir. Python ve PyTorch ile derin öğrenme bağlamında bu iki görüntü türü arasındaki fark, sahip oldukları kanalların sayısında yatmaktadır.
Genellikle RGB (Kırmızı, Yeşil, Mavi) formatında temsil edilen renkli görüntüler, her renk kanalının yoğunluğuna karşılık gelen üç kanal içerir. Gri tonlamalı görüntülerde ise her pikseldeki ışık yoğunluğunu temsil eden tek bir kanal bulunur. Kanal sayısındaki bu değişiklik, bu görüntüleri bir CNN'ye beslerken giriş boyutlarında ayarlamalar yapılmasını gerektirir.
Renkli görüntülerin tanınması durumunda, gri tonlamalı görüntülerin tanınmasına kıyasla ek bir boyutun dikkate alınması gerekir. Gri tonlamalı görüntüler genellikle 2B tensörler (yükseklik x genişlik) olarak temsil edilirken, renkli görüntüler 3B tensörler (yükseklik x genişlik x kanallar) olarak temsil edilir. Bu nedenle, bir CNN'yi renkli görüntüleri tanıyacak şekilde eğitirken, giriş verilerinin, renk kanallarını hesaba katacak şekilde 3 boyutlu bir formatta yapılandırılması gerekir.
Mesela bu kavramı açıklamak için basit bir örnek düşünelim. Diyelim ki 100×100 piksel boyutlarında renkli bir görüntünüz var. RGB formatında bu görüntü, son boyutun üç renk kanalına karşılık geldiği 100x100x3 boyutlarında bir tensör olarak temsil edilir. Bu görüntüyü bir CNN'den geçirirken ağ mimarisi, görüntüde mevcut olan renk bilgisinden etkili bir şekilde öğrenmek için bu 3D formattaki giriş verilerini kabul edecek şekilde tasarlanmalıdır.
Bunun aksine, aynı boyuttaki gri tonlamalı görüntülerle çalışıyorsanız, giriş tensörü 100×100 olur ve ışık yoğunluğunu temsil eden yalnızca bir kanal içerir. Bu senaryoda CNN mimarisi, ek bir kanal boyutuna ihtiyaç duymadan 2 boyutlu giriş verilerini kabul edecek şekilde yapılandırılacaktır.
Bu nedenle, evrişimli bir sinir ağındaki renkli görüntüleri başarılı bir şekilde tanımak için, giriş boyutlarını renkli görüntülerde bulunan ekstra kanal bilgilerine uyum sağlayacak şekilde ayarlamak çok önemlidir. Bu farklılıkları anlayarak ve giriş verilerini uygun şekilde yapılandırarak CNN'ler, görüntü tanıma görevlerini geliştirmek için renk bilgisinden etkili bir şekilde yararlanabilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme:
- Aktivasyon fonksiyonunun beyindeki bir nöronu ateşleyen ya da ateşleyen bir şekilde taklit ettiği düşünülebilir mi?
- PyTorch, bazı ek işlevlerle GPU üzerinde çalışan NumPy ile karşılaştırılabilir mi?
- Örnek dışı kayıp doğrulama kaybı mıdır?
- PyTorch tarafından çalıştırılan bir sinir ağı modelinin pratik analizi için tensör panosu kullanılmalı mı yoksa matplotlib yeterli mi?
- PyTorch, bazı ek işlevlerle GPU üzerinde çalışan NumPy ile karşılaştırılabilir mi?
- Bu önerme doğru mu yanlış mı? "Bir sınıflandırma sinir ağı için sonuç, sınıflar arasında bir olasılık dağılımı olmalıdır."
- PyTorch'ta birden fazla GPU üzerinde derin öğrenme sinir ağı modelini çalıştırmak çok basit bir süreç midir?
- Düzenli bir sinir ağı, yaklaşık 30 milyar değişkenin bir fonksiyonuyla karşılaştırılabilir mi?
- Yapılan en büyük evrişimli sinir ağı nedir?
- Giriş, ViTPose'un çıktısı olan ısı haritasını saklayan numpy dizilerinin listesiyse ve her numpy dosyasının şekli, gövdedeki 1 anahtar noktaya karşılık gelen [17, 64, 48, 17] ise, hangi algoritma kullanılabilir?
Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin