Распознавание изображений является фундаментальной проблемой компьютерного зрения, и нейронные сети оказались мощным инструментом для решения этой проблемы. Распознавание изображений включает в себя классификацию изображений по разным категориям на основе их содержания. Это особенно сложно из-за высокой изменчивости и сложности изображений.

Но задумывались ли вы когда-нибудь, как модель заставляет это работать? Если нет, то вы в правильном месте. Давайте посмотрим на работу, стоящую за этим.

Работа на высоком уровне

Нейронные сети для распознавания изображений обычно состоят из нескольких слоев нейронов, обрабатывающих изображение иерархическим образом. Первый слой — это входной слой, который получает необработанные значения пикселей изображения. Последующие слои являются скрытыми слоями, которые преобразуют входные данные нелинейным способом для извлечения признаков, полезных для классификации. Последний слой — это выходной слой, который выдает результат классификации.

Давайте углубимся в детали

Сверточные нейронные сети (CNN) — популярный тип нейронной сети для распознавания изображений. CNN вдохновлены зрительной корой у животных, которая способна обнаруживать и распознавать визуальные паттерны. CNN состоят из нескольких слоев, включая сверточные слои, объединяющие слои и полносвязные слои.

Сверточные слои применяют фильтры к входному изображению для обнаружения различных элементов, таких как края, углы и текстуры. Каждый фильтр представляет собой набор обучаемых параметров, которые определяют реакцию фильтра на различные шаблоны изображения. Выход сверточных слоев представляет собой набор карт объектов, которые представляют реакцию каждого фильтра на входное изображение.

Объединение слоев понижает выборку карт объектов, беря максимальное или среднее значение в локальной окрестности. Это уменьшает размер карт объектов и помогает сделать сеть более устойчивой к небольшим переводам и искажениям изображения.

Полностью связанныеслои используются для классификации изображения на основе функций, извлеченных сверточным и объединяющим слоями. Выход полносвязных слоев представляет собой вектор вероятностей для каждого возможного класса. Класс с наибольшей вероятностью является предсказанным классом для входного изображения.

Обучение нейронной сети для распознавания изображений включает в себя минимизацию функции потерь, которая измеряет разницу между прогнозируемым выходом и истинным выходом. Обычно это делается с помощью обратного распространения, которое вычисляет градиент функции потерь по отношению к параметрам сети. Параметры обновляются с использованием алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск.

Краткое содержание

Таким образом, распознавание изображений в нейронных сетях включает в себя иерархическую обработку изображения с использованием нескольких слоев нейронов. Сверточные нейронные сети — это популярный тип нейронной сети для распознавания изображений, в котором используются сверточные, объединенные и полносвязные слои.

Спасибо за чтение! Надеюсь, вам понравилось!