شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) دستهای از مدلهای یادگیری عمیق هستند که به طور گسترده برای وظایف تشخیص تصویر استفاده میشوند. فرآیند پیچش در یک CNN نقش مهمی در شناسایی الگوها یا ویژگیهای یک تصویر ایفا میکند. در این توضیح به جزئیات نحوه انجام کانولوشن ها و اهمیت آنها در تحلیل تصویر خواهیم پرداخت.
در هسته یک CNN، کانولوشن ها عملیات ریاضی هستند که شامل یک ماتریس کوچک به نام فیلتر یا هسته است که بر روی یک تصویر ورودی اعمال می شود. فیلتر معمولا یک ماتریس مربع با ابعاد بسیار کوچکتر از تصویر ورودی است. عملیات پیچیدگی شامل لغزش این فیلتر بر روی تصویر، محاسبه محصولات نقطه ای بین فیلتر و مناطق فرعی مربوط به تصویر است.
عملیات پیچیدگی با گرفتن حاصلضرب المان فیلتر و ناحیه فرعی تصویری که در حال حاضر روی آن قرار دارد و جمعبندی نتایج انجام میشود. این فرآیند برای هر زیر منطقه از تصویر تکرار می شود و یک ماتریس جدید به نام نقشه ویژگی ایجاد می کند. نقشه ویژگی فعالسازی یا پاسخهای فیلتر را در مکانهای مختلف در تصویر ورودی نشان میدهد.
با استفاده از فیلترهای مختلف، CNN ها می توانند تشخیص الگوها یا ویژگی های مختلف در یک تصویر را بیاموزند. به عنوان مثال، ممکن است یک فیلتر برای تشخیص لبه های افقی طراحی شود، در حالی که فیلتر دیگری ممکن است برای تشخیص خطوط مورب طراحی شود. از طریق فرآیند آموزش، CNN یاد می گیرد که وزن فیلترها را برای بهینه سازی عملکرد خود در کار داده شده تنظیم کند.
استفاده از کانولوشن در CNN ها چندین مزیت برای شناسایی الگوها یا ویژگی ها در تصاویر ارائه می دهد. در مرحله اول، کانولوشن ها شبکه را قادر می سازند تا وابستگی های محلی را در تصویر ثبت کند. با کشیدن فیلتر روی تصویر، CNN می تواند الگوها را بدون در نظر گرفتن مکان آنها تشخیص دهد. این ویژگی تغییر ناپذیری فضایی به CNN ها اجازه می دهد تا اشیا را حتی اگر در قسمت های مختلف تصویر ظاهر شوند، تشخیص دهند.
ثانیاً، کانولوشن ها به کاهش تعداد پارامترها در شبکه کمک می کنند. به جای اتصال هر نورون به هر پیکسل در تصویر ورودی، CNN ها از اتصال محلی کانولوشن ها سوء استفاده می کنند. فیلترها در کل تصویر به اشتراک گذاشته می شوند و در نتیجه تعداد پارامترهای قابل یادگیری کاهش می یابد. این ویژگی اشتراکگذاری پارامتر، CNNها را از نظر محاسباتی کارآمد میکند و آنها را قادر میسازد تا مجموعههای داده تصویری در مقیاس بزرگ را مدیریت کنند.
علاوه بر این، کانولوشن ها یک نمایش سلسله مراتبی از تصویر ورودی را ارائه می دهند. هرچه به عمق سیانان میرویم، فیلترها ویژگیهای پیچیدهتر و انتزاعیتری را ثبت میکنند. لایههای اولیه ممکن است لبهها یا بافتهای ساده را تشخیص دهند، در حالی که لایههای عمیقتر میتوانند مفاهیم سطح بالاتری مانند اشکال یا اشیاء را شناسایی کنند. این ساختار سلسله مراتبی به CNN ها اجازه می دهد تا الگوهای پیچیده را به شیوه ای سلسله مراتبی یاد بگیرند و نمایش دهند که منجر به بهبود عملکرد در وظایف تشخیص تصویر می شود.
پیچیدگیها در CNN شامل لغزش فیلتر روی تصویر، محاسبه محصولات نقطهای و تولید نقشههای ویژگی است. آنها شبکه را قادر می سازند تا وابستگی های محلی را بگیرد، تعداد پارامترها را کاهش دهد و یک نمایش سلسله مراتبی از تصویر ورودی ایجاد کند. این ویژگی ها باعث می شود که CNN ها در شناسایی الگوها یا ویژگی های موجود در تصاویر موثر واقع شوند که منجر به استفاده گسترده از آن ها در کارهای مختلف بینایی کامپیوتری می شود.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول شبکه های عصبی کانولوشن:
- چگونه کانولوشن ها و ادغام در CNN ها برای یادگیری و تشخیص الگوهای پیچیده در تصاویر ترکیب می شوند؟
- ساختار یک CNN، از جمله نقش لایه های پنهان و لایه کاملا متصل را شرح دهید.
- چگونه ادغام نقشه های ویژگی را در CNN ساده می کند و هدف از حداکثر ادغام چیست؟
- اجزای اصلی یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) چیست و چگونه به تشخیص تصویر کمک می کند؟