Jaringan saraf konvolusional dalam pemrosesan gambar

1. Apa itu jaringan saraf konvolusional dalam pemrosesan gambar?
2. Mengapa menggunakan jaringan saraf konvolusional dalam pemrosesan gambar?
3. Bagaimana Jaringan Saraf Konvolusional Kerja dalam Gambar atau Video?
4. Apa itu Jaringan Saraf Konvolusional?

Apa itu jaringan saraf konvolusional dalam pemrosesan gambar?

CNN adalah semacam arsitektur jaringan untuk algoritma pembelajaran yang mendalam dan secara khusus digunakan untuk pengenalan gambar dan tugas yang melibatkan pemrosesan data piksel. Ada jenis lain dari jaringan saraf dalam pembelajaran mendalam, tetapi untuk mengidentifikasi dan mengenali objek, CNN adalah arsitektur jaringan pilihan.

Mengapa menggunakan jaringan saraf konvolusional dalam pemrosesan gambar?

Jaringan saraf konvolusional (CNN atau Convnet) adalah subtipe jaringan saraf yang terutama digunakan untuk aplikasi dalam pengenalan gambar dan ucapan. Lapisan konvolusional bawaannya mengurangi dimensi gambar yang tinggi tanpa kehilangan informasinya. Itulah sebabnya CNN sangat cocok untuk kasus penggunaan ini.

Bagaimana Jaringan Saraf Konvolusional Kerja dalam Gambar atau Video?

Ini bekerja dengan menempatkan filter di atas array piksel gambar - ini kemudian menciptakan apa yang disebut peta fitur berbelit -belit. “Ini seperti melihat gambar melalui jendela yang memungkinkan Anda mengidentifikasi fitur -fitur tertentu yang mungkin tidak dapat Anda lihat.

Apa itu Jaringan Saraf Konvolusional?

Jaringan Saraf Konvolusional (CNN atau Convnet) adalah arsitektur jaringan untuk pembelajaran mendalam yang belajar langsung dari data. CNN sangat berguna untuk menemukan pola dalam gambar untuk mengenali objek, kelas, dan kategori. Mereka juga bisa cukup efektif untuk mengklasifikasikan audio, seri waktu, dan data sinyal.