کله چې د عکس پیژندنې په ساحه کې د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) سره کار کول ، نو اړینه ده چې د خړ سکیل عکسونو په مقابل کې د رنګ عکسونو اغیزې پوه شئ. د Python او PyTorch سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د دې دوه ډوله انځورونو ترمنځ توپیر د هغو چینلونو په شمیر کې دی چې دوی یې لري.
د رنګ انځورونه، چې معمولا د RGB (سور، شنه، نیلي) بڼه کې ښودل شوي، درې چینلونه لري چې د هر رنګ چینل شدت سره مطابقت لري. له بلې خوا، خړ سکیل انځورونه یو واحد چینل لري چې په هر پکسل کې د رڼا شدت استازیتوب کوي. د چینلونو په شمیر کې دا بدلون د ان پټ ابعادو کې سمون ته اړتیا لري کله چې دا عکسونه په CNN کې تغذیه کوي.
د رنګ عکسونو پیژندلو په حالت کې ، د خړ پیمانه عکسونو پیژندلو په پرتله اضافي ابعاد باید په پام کې ونیول شي. پداسې حال کې چې خړ سکیل عکسونه معمولا د 2D ټینسرونو (لوړ x پلن) په توګه ښودل کیږي ، رنګ عکسونه د 3D ټینسرونو (د لوړوالی x عرض x چینلونو) په توګه ښودل کیږي. له همدې امله، کله چې د رنګ انځورونو پیژندلو لپاره CNN ته روزنه ورکول کیږي، د ان پټ ډاټا باید په 3D بڼه کې جوړ شي ترڅو د رنګ چینلونو حساب وکړي.
د مثال په توګه، راځئ چې د دې مفهوم د روښانه کولو لپاره یو ساده مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې تاسو د ابعاد 100 × 100 پکسلز رنګ عکس لرئ. د RGB بڼه کې، دا انځور به د 100x100x3 ابعادو سره د ټینسر په توګه وښودل شي، چیرته چې وروستی ابعاد د دریو رنګ چینلونو سره مطابقت لري. کله چې دا عکس د CNN له لارې تیریږي، د شبکې جوړښت باید په دې 3D فارمیټ کې د ان پټ ډیټا منلو لپاره ډیزاین شي ترڅو په عکس کې موجود رنګ معلوماتو څخه په مؤثره توګه زده کړي.
په مقابل کې، که تاسو د ورته ابعادو د خړ سکیل عکسونو سره کار کوئ، نو د ان پټ ټینسر به 100 × 100 وي، چې یوازې یو چینل لري چې د رڼا شدت استازیتوب کوي. پدې سناریو کې ، د CNN جوړښت به د اضافي چینل ابعاد ته اړتیا پرته د 2D ان پټ ډیټا منلو لپاره تنظیم شي.
نو له همدې امله، په بریالیتوب سره د رنګ عکسونو پیژندلو لپاره په عصبي عصبي شبکه کې، دا مهمه ده چې د ان پټ ابعاد تنظیم کړئ ترڅو د رنګ عکسونو کې موجود اضافي چینل معلومات ځای په ځای کړي. د دې توپیرونو په پوهیدو او د ان پټ ډیټا په مناسبه توګه جوړښت کولو سره، CNNs کولی شي د عکس پیژندنې دندو ته وده ورکولو لپاره د رنګ معلوماتو په مؤثره توګه ګټه پورته کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه:
- ایا د فعالولو فعالیت په پام کې نیول کیدی شي چې په مغزو کې د نیورون تقلید یا په ډزو سره یا نه؟
- ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- ایا د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
- ایا یو څوک باید د PyTorch د چلولو عصبي شبکې ماډل عملي تحلیل لپاره د ټینسر بورډ وکاروي یا میټپلوټلیب کافي دی؟
- ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
- ایا په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول خورا ساده پروسه ده؟
- ایا منظم عصبي شبکه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي؟
- تر ټولو لوی عصبي عصبي شبکه څه ده؟
- که ان پټ د numpy arrays storing heatmap لیست وي کوم چې د ViTPose محصول دی او د هرې numpy فایل شکل [1, 17, 64, 48] په بدن کې د 17 کلیدي ټکو سره مطابقت لري، کوم الګوریتم کارول کیدی شي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/DLPP ژور زده کړه کې د Python او PyTorch سره وګورئ