Beispiele für praktische Anwendungen der Kombination von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen

Deep Learning hat im Bereich Computer Vision große Erfolge erzielt, und einer der wichtigen Fortschritte ist die Verwendung von Deep Convolutional Neural Networks (CNN) zur Bildklassifizierung. Allerdings erfordern tiefe CNNs normalerweise große Mengen an gekennzeichneten Daten und Rechenressourcen. Um den Bedarf an Rechenressourcen und gekennzeichneten Daten zu verringern, begannen Forscher zu untersuchen, wie flache und tiefe Merkmale zusammengeführt werden können, um die Leistung der Bildklassifizierung zu verbessern. Diese Fusionsmethode kann die hohe Recheneffizienz flacher Merkmale und die starke Darstellungsfähigkeit tiefer Merkmale nutzen. Durch die Kombination beider können Rechenkosten und Datenkennzeichnungsanforderungen reduziert und gleichzeitig eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit aufrechterhalten werden. Diese Methode ist besonders wichtig für Anwendungsszenarien, in denen die Datenmenge gering ist oder die Rechenressourcen begrenzt sind. Durch eine eingehende Untersuchung der Fusionsmethode von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen können wir die Leistung von Bildklassifizierungsalgorithmen weiter verbessern und weitere Durchbrüche in der Forschung und bei Anwendungen im Bereich Computer Vision erzielen.

Eine gängige Methode ist die Verwendung kaskadierter CNN-Modelle zum Extrahieren flacher Merkmale, das zweite CNN-Modell zum Extrahieren tiefer Merkmale und schließlich die Verbindung der Ausgaben der beiden Modelle zur Verbesserung Genauigkeit der Klassifizierungsergebnisse.

Dies ist ein Beispiel für die Verwendung eines kaskadierten CNN-Modells zur Erkennung handgeschriebener Ziffern. Das Modell verwendet den MNIST-Datensatz, der 60.000 Trainingsbilder und 10.000 Testbilder umfasst, wobei jede Bildgröße 28 x 28 Pixel beträgt.

Zuerst definieren wir die Architektur des Modells. Wir verwenden zwei CNN-Modelle, um Features zu extrahieren. Das erste CNN-Modell enthält zwei Faltungsschichten und eine Max-Pooling-Schicht, um flache Merkmale zu extrahieren. Das zweite CNN-Modell enthält drei Faltungsschichten und eine Max-Pooling-Schicht, um tiefe Merkmale zu extrahieren. Als Nächstes verketten wir die Ausgaben der beiden Modelle und fügen zur Klassifizierung zwei vollständig verbundene Schichten hinzu. Eine solche Architektur kann umfangreiche Funktionen extrahieren und bessere Klassifizierungsaufgaben durchführen.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Concatenate

# Define shallow CNN model
shallow_input = Input(shape=(28, 28, 1))
shallow_conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(shallow_input)
shallow_pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(shallow_conv1)
shallow_conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(shallow_pool1)
shallow_pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(shallow_conv2)
shallow_flat = Flatten()(shallow_pool2)
shallow_output = Dense(128, activation='relu')(shallow_flat)

# Define deep CNN model
deep_input = Input(shape=(28, 28, 1))
deep_conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_input)
deep_pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv1)
deep_conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_pool1)
deep_pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv2)
deep_conv3 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_pool2)
deep_pool3 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv3)
deep_flat = Flatten()(deep_pool3)
deep_output = Dense(256, activation='relu')(deep_flat)

# Concatenate shallow and deep models
concatenate = Concatenate()([shallow_output, deep_output])
output = Dense(10, activation='softmax')(concatenate)

# Define the model
model = tf.keras.Model(inputs=[shallow_input, deep_input], outputs=output)

Das Modell wird dann kompiliert und trainiert. Da es sich bei dem MNIST-Datensatz um ein Klassifizierungsproblem mit mehreren Klassen handelt, werden zum Kompilieren des Modells die Kreuzentropieverlustfunktion und der Adam-Optimierer verwendet. Das Modell wird auf dem Trainingssatz für 100 Epochen trainiert, wobei 128 Batches für jede Epoche verwendet werden.

# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit([x_train, x_train], y_train, batch_size=128, epochs=100, verbose=1, validation_data=([x_test, x_test], y_test))

Bewerten Sie abschließend die Leistung des Modells auf dem Testsatz. In diesem Beispiel beträgt die Testgenauigkeit des kaskadierten CNN-Modells 99,2 %, was etwa 0,5 % höher ist als die mit einem einzelnen CNN-Modell trainierte Testgenauigkeit, was darauf hindeutet, dass die Fusion von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen tatsächlich die Bildleistung verbessern kann Einstufung.

Kurz gesagt ist die Fusion von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen eine wirksame Methode zur Verbesserung der Leistung der Bildklassifizierung. Dieses Beispiel zeigt, wie man kaskadierte CNN-Modelle verwendet, um handgeschriebene Ziffern zu erkennen, wobei das erste CNN-Modell flache Merkmale extrahiert, das zweite CNN-Modell tiefe Merkmale extrahiert und dann die Ausgaben der beiden Modelle zur Klassifizierung miteinander verkettet werden. Diese Methode wird auch häufig bei vielen anderen Bildklassifizierungsaufgaben verwendet.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiele für praktische Anwendungen der Kombination von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!