ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੋਲ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਰੰਗ ਚਿੱਤਰ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ RGB (ਲਾਲ, ਹਰਾ, ਨੀਲਾ) ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਰੰਗ ਚੈਨਲ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਤਿੰਨ ਚੈਨਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚੈਨਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇਨਪੁਟ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਮਾਪ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 2D ਟੈਂਸਰ (ਉਚਾਈ x ਚੌੜਾਈ) ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ 3D ਟੈਂਸਰ (ਉਚਾਈ x ਚੌੜਾਈ x ਚੈਨਲਾਂ) ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੰਗ ਚੈਨਲਾਂ ਲਈ ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ 3D ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਾਪ 100×100 ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਇੱਕ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰ ਹੈ। RGB ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ 100x100x3 ਮਾਪਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਟੈਂਸਰ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ ਆਖਰੀ ਆਯਾਮ ਤਿੰਨ ਰੰਗਾਂ ਦੇ ਚੈਨਲਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ CNN ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਰੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇਸ 3D ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕੋ ਮਾਪ ਦੇ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਨਪੁਟ ਟੈਂਸਰ 100×100 ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, CNN ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਚੈਨਲ ਮਾਪ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ 2D ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪਛਾਣਨ ਲਈ, ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਾਧੂ ਚੈਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾ ਕੇ, CNN ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਰੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
- ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
- ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ