Зургийг таних талбарт эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээнүүдтэй (CNN) ажиллахдаа саарал өнгийн дүрстэй харьцуулахад өнгөт дүрсийн үр нөлөөг ойлгох нь чухал юм. Python болон PyTorch-ийг гүнзгий судлах хүрээнд эдгээр хоёр төрлийн зургийн ялгаа нь тэдний эзэмшиж буй сувгийн тоонд оршдог.
RGB (Улаан, Ногоон, Цэнхэр) форматаар ихэвчлэн дүрслэгдсэн өнгөт зургууд нь өнгөт суваг бүрийн эрчимтэй тохирох гурван сувгийг агуулдаг. Нөгөө талаас, саарал өнгийн зургууд нь пиксел бүрийн гэрлийн эрчмийг илэрхийлдэг нэг сувагтай байдаг. Сувгуудын тооны энэ өөрчлөлт нь эдгээр зургийг CNN-д оруулах үед оролтын хэмжээсийг тохируулах шаардлагатай болдог.
Өнгөт зургийг таних тохиолдолд саарал өнгийн зургийг танихтай харьцуулахад нэмэлт хэмжээсийг авч үзэх шаардлагатай. Саарал өнгийн зургийг ихэвчлэн 2 хэмжээст тензороор (өндөр x өргөн) дүрсэлдэг бол өнгөт зургийг 3 хэмжээст тензороор (өндөр x өргөн x суваг) дүрсэлдэг. Тиймээс CNN-ийг өнгөт дүрсийг танихад сургахдаа өнгөт сувгийг тооцоолохын тулд оролтын өгөгдлийг 3D форматаар зохион байгуулах ёстой.
Жишээлбэл, энэ ойлголтыг харуулах энгийн жишээг авч үзье. Танд 100х100 пиксел хэмжээтэй өнгөт зураг байна гэж бодъё. RGB форматаар энэ зургийг 100x100x3 хэмжээтэй тензор хэлбэрээр дүрслэх бөгөөд сүүлийн хэмжээс нь гурван өнгөт сувагтай тохирч байна. Энэ зургийг CNN-ээр дамжуулахдаа сүлжээний архитектур нь зураг дээрх өнгөний мэдээллээс үр дүнтэй суралцахын тулд энэхүү 3D форматын оролтын өгөгдлийг хүлээн авахаар төлөвлөгдсөн байх ёстой.
Үүний эсрэгээр, хэрэв та ижил хэмжээтэй саарал өнгийн зурагтай ажиллаж байсан бол оролтын тензор нь гэрлийн эрчмийг илэрхийлэх зөвхөн нэг суваг агуулсан 100х100 байх болно. Энэ хувилбарт CNN архитектур нь нэмэлт сувгийн хэмжээс шаардлагагүйгээр 2D оролтын өгөгдлийг хүлээн авахаар тохируулагдсан болно.
Иймээс эргэлдсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт зургийг амжилттай танихын тулд өнгөт зурагт байгаа нэмэлт сувгийн мэдээллийг тохируулахын тулд оролтын хэмжээсийг тохируулах нь маш чухал юм. Эдгээр ялгааг ойлгож, оролтын өгөгдлийг зохих ёсоор зохион байгуулснаар CNN нь дүрсийг таних ажлыг сайжруулахын тулд өнгөт мэдээллийг үр дүнтэй ашиглаж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
- PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
- PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
- Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.