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Redes Neuronais Convolucionais
Já vimos anteriormente que as redes neuronais são bastante eficazes a lidar com imagens, e até mesmo um perceptron de uma camada consegue reconhecer dígitos manuscritos do conjunto de dados MNIST com uma precisão razoável. No entanto, o conjunto de dados MNIST é muito especial, pois todos os dígitos estão centrados na imagem, o que torna a tarefa mais simples.
Questionário pré-aula
Na vida real, queremos ser capazes de reconhecer objetos numa imagem independentemente da sua localização exata. A visão computacional é diferente da classificação genérica, porque, ao tentar encontrar um determinado objeto na imagem, estamos a analisar a imagem em busca de padrões específicos e suas combinações. Por exemplo, ao procurar um gato, podemos começar por procurar linhas horizontais, que podem formar os bigodes, e depois uma certa combinação de bigodes pode indicar que se trata de uma imagem de um gato. A posição relativa e a presença de certos padrões são importantes, e não a sua posição exata na imagem.
Para extrair padrões, utilizaremos o conceito de filtros convolucionais. Como sabemos, uma imagem é representada por uma matriz 2D ou um tensor 3D com profundidade de cor. Aplicar um filtro significa que usamos uma matriz relativamente pequena chamada kernel do filtro, e para cada pixel na imagem original calculamos a média ponderada com os pontos vizinhos. Podemos imaginar isto como uma pequena janela que desliza sobre toda a imagem, calculando a média de todos os pixels de acordo com os pesos na matriz kernel do filtro.
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Imagem por Dmitry Soshnikov
Por exemplo, se aplicarmos filtros de borda vertical e horizontal de 3x3 aos dígitos do MNIST, podemos destacar (por exemplo, valores altos) onde há bordas verticais e horizontais na imagem original. Assim, esses dois filtros podem ser usados para "procurar" bordas. Da mesma forma, podemos projetar diferentes filtros para procurar outros padrões de baixo nível:
Imagem do Leung-Malik Filter Bank
No entanto, embora possamos projetar os filtros manualmente para extrair alguns padrões, também podemos projetar a rede de forma que ela aprenda os padrões automaticamente. Esta é uma das principais ideias por trás das CNNs.
Ideias principais por trás das CNNs
O funcionamento das CNNs baseia-se nas seguintes ideias importantes:
- Filtros convolucionais podem extrair padrões
- Podemos projetar a rede de forma que os filtros sejam treinados automaticamente
- Podemos usar a mesma abordagem para encontrar padrões em características de alto nível, não apenas na imagem original. Assim, a extração de características nas CNNs funciona numa hierarquia de características, começando por combinações de pixels de baixo nível até combinações de partes da imagem de nível mais alto.
Imagem de um artigo de Hislop-Lynch, baseado na sua pesquisa
✍️ Exercícios: Redes Neuronais Convolucionais
Vamos continuar a explorar como funcionam as redes neuronais convolucionais e como podemos obter filtros treináveis, trabalhando nos notebooks correspondentes:
Arquitetura em Pirâmide
A maioria das CNNs utilizadas para processamento de imagens segue uma arquitetura chamada de pirâmide. A primeira camada convolucional aplicada às imagens originais geralmente tem um número relativamente baixo de filtros (8-16), que correspondem a diferentes combinações de pixels, como linhas horizontais/verticais ou traços. No nível seguinte, reduzimos a dimensão espacial da rede e aumentamos o número de filtros, o que corresponde a mais combinações possíveis de características simples. Com cada camada, à medida que avançamos para o classificador final, as dimensões espaciais da imagem diminuem e o número de filtros aumenta.
Como exemplo, vejamos a arquitetura do VGG-16, uma rede que alcançou 92,7% de precisão na classificação top-5 do ImageNet em 2014:
Imagem de Researchgate
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