画像処理に通常使用されるニューラル ネットワークの種類
Google AI ライティング プロジェクト: ニューラル ネットワーク疑似オリジナル
畳み込みニューラル ネットワークの改善点は何ですか
畳み込みニューラル ネットワークの研究における最近の進歩は、ステレオ マッチング再構築の完成に向けた熱意に火をつけました。概念的な観点から、学習ベースのアルゴリズムは、ハイライトやリフレクションに基づく以前の状態などのグローバルな意味情報をキャプチャして、より堅牢なマッチングを容易にします。
現在、いくつかの 2 ビュー ステレオ マッチングが調査されており、手作業で設計された類似性測定または正則化方法を置き換えるためにニューラル ネットワークが使用されています。これらの方法は、より良い結果を示し、ステレオ マッチングの分野で従来の方法よりも徐々に優れています。
実際、ステレオ マッチング タスクは CNN の使用に完全に適しています。これは、画像ペアが修正されているためです。ステレオ マッチングの問題は、水平方向のピクセル単位の視差推定に変換されます。
両眼ステレオ マッチングとは異なり、MVS の入力は任意のビュー数であり、これはディープ ラーニング手法によって解決される厄介な問題です。
また、この問題を認識している研究はごくわずかで、たとえば、SurfaceNet では事前にカラー ボクセル キューブを再構築し、すべてのピクセルの色情報とカメラ パラメータを使用して 3D コスト ボディを作成し、作成された 3D コスト ボディをネットワーク。
ただし、3D コスト ボディの大量のメモリ消費によって制限されるため、SurfaceNet ネットワークのサイズを大きくすることは困難です。SurfaceNet はヒューリスティックな「分割統治」戦略を使用しており、シーンの大規模な再構築には長い時間がかかります。
完全な畳み込みニューラル ネットワークは、どのようにして画像セグメンテーションの精度を向上させることができますか?
完全な畳み込みニューラル ネットワークは、ニューラル ネットワーク モデルを通じて画像セグメンテーションの精度を向上させることができます。また、完全な畳み込みニューラル ネットワーク ソリューションも多数あります。
Baidu/Google がオーバーフィッティングを検索し、個人は最初にネットワーク サイズ (層の数、畳み込みフィルターの数、全結合層のユニットの数など) を削減しようとします。
Dropout、データ強化/拡張、正則化、earlystop、batchnorm などの他の方法も試すことができます。
完全な畳み込みニューラル ネットワークの隠れ層: 完全な畳み込みニューラル ネットワークの隠れ層には、畳み込み層、プーリング層、および完全に接続された層の 3 つの一般的な構造が含まれます. 開始は、いくつかの最新のアルゴリズムに含まれる場合があります. モジュールや残差ブロックなどの複雑な構造.
一般的なアーキテクチャの中で、畳み込み層とプーリング層は畳み込みニューラル ネットワークに固有のものです。畳み込み層の畳み込みカーネルには、重み係数が含まれています。完全な畳み込みニューラル ネットワークとプーリング層には重み係数が含まれていないため、プーリング層は文献では独立した層とは見なされない場合があります。
LeNet-5 を例にとると、隠れ層の 3 つの一般的な構造の順序は通常、入力 - 畳み込み層 - プーリング層 - フル接続層 - 出力です。
畳み込みニューラル ネットワークを使用して「グラフ」構造化データをどうするか
畳み込みニューラル ネットワークには、次のような研究用途があります: 1. 畳み込みネットワークに基づく形状認識 オブジェクトの形状は、人間の視覚システムがオブジェクトを分析および識別するための基礎です. 幾何学的形状は、オブジェクトの本質的な特性の表現です.そのため、パターン認識の分野では、形状の分析と認識に非常に重要であり、2 次元画像は特殊なケースであり、3 次元画像の一部であるため、二次元画像の認識は、三次元画像認識財団です。
2. 畳み込みネットワークに基づく顔検出 畳み込みニューラル ネットワークは、従来の顔検出方法とは異なり、入力サンプルに直接作用し、サンプルを使用してネットワークをトレーニングし、最終的に検出タスクを実現します。
これはノンパラメトリックな顔検出方法であり、従来の方法でのモデリング、パラメータ推定、パラメータ テスト、モデル再構築などの一連の複雑なプロセスを省略できます。このペーパーは、画像内の任意のサイズ、位置、ポーズ、向き、肌の色、表情、および照明条件の顔を対象としています。
3. 文字認識方式 従来のパターン認識では、一般的に事前に特徴を抽出します。多くの特徴を抽出した後、これらの特徴に対して相関分析を実行して、文字を最もよく表す特徴を見つけ、分類と自己相関に関係のない特徴を削除する必要があります。
しかし、これらの特徴の抽出は人間の経験や主観的な意識に依存しすぎており、抽出された特徴の違いが分類性能に大きな影響を与え、抽出された特徴の順序でさえ最終的な分類性能に影響を与えます。同時に、画像前処理の品質も抽出される特徴に影響します。
CNN（畳み込みニューラル ネットワーク）とは
デジタル画像処理では、使用する畳み込みテンプレートが実際に周波数領域のハイパス、ローパス、バンドパス、およびその他の物理フィルターであるため、フィルター処理に畳み込みを使用します。
ただ、ニューラルネットワークでは、テンプレートのパラメータを学習させます. 純粋に数学的なものだと思います. 周波数領域で意味があることを理解するのは難しいので、ニューラルネットワークでの畳み込みはないと思います.ネットワークにはフィルタリング効果があります。次に、個人的な理解について話します。
まず、畳み込みニューラル ネットワークであるかどうかに関係なく、ニューラル ネットワークである限り、本質的に単純な関数 (シグモイドであろうと Relu であろうと) の層を使用して、非常に複雑な関数をフィッティングしています。フィッティング プロセスは何度も繰り返されます. バック プロパゲーションを使用してパラメータを調整し、コスト関数を最小化します.
畳み込みニューラル ネットワークを使用して「グラフ」構造化データをどうするか
畳み込みニューラル ネットワークには、次のような研究用途があります: 1. 畳み込みネットワークに基づく形状認識 オブジェクトの形状は、人間の視覚システムがオブジェクトを分析および識別するための基礎です. 幾何学的形状は、オブジェクトの本質的な特性の表現です.そのため、パターン認識の分野では、形状の分析と認識に非常に重要であり、2 次元画像は特殊なケースであり、3 次元画像の一部であるため、二次元画像の認識は、三次元画像認識財団です。
2. 畳み込みネットワークに基づく顔検出 畳み込みニューラル ネットワークは、従来の顔検出方法とは異なり、入力サンプルに直接作用し、サンプルを使用してネットワークをトレーニングし、最終的に検出タスクを実現します。
これはノンパラメトリックな顔検出方法であり、従来の方法でのモデリング、パラメータ推定、パラメータ テスト、モデル再構築などの一連の複雑なプロセスを省略できます。このペーパーは、画像内の任意のサイズ、位置、ポーズ、向き、肌の色、表情、および照明条件の顔を対象としています。
3. 文字認識方式 従来のパターン認識では、一般的に事前に特徴を抽出します。多くの特徴を抽出した後、これらの特徴に対して相関分析を実行して、文字を最もよく表す特徴を見つけ、分類と自己相関に関係のない特徴を削除する必要があります。
しかし、これらの特徴の抽出は人間の経験や主観的な意識に依存しすぎており、抽出された特徴の違いが分類性能に大きな影響を与え、抽出された特徴の順序でさえ最終的な分類性能に影響を与えます。同時に、画像前処理の品質も抽出される特徴に影響します。