Bagaimanakah rangkaian neural konvolusi 3D berbeza daripada rangkaian 2D dari segi dimensi dan langkah?

/ / Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLTF dengan TensorFlow, Jaringan saraf konvolusional 3D dengan persaingan pengesanan barah paru-paru Kaggle, Menjalankan rangkaian, Semakan peperiksaan

Rangkaian saraf konvolusi (CNN) 3D berbeza daripada rangkaian 2D dari segi dimensi dan langkah. Untuk memahami perbezaan ini, adalah penting untuk mempunyai pemahaman asas mengenai CNN dan aplikasinya dalam pembelajaran mendalam.

CNN ialah sejenis rangkaian saraf yang biasa digunakan untuk menganalisis data visual seperti imej atau video. Ia terdiri daripada berbilang lapisan, termasuk lapisan konvolusi, lapisan pengumpulan dan lapisan bersambung sepenuhnya. Lapisan konvolusi bertanggungjawab untuk mengekstrak ciri daripada data input, manakala lapisan gabungan mengurangkan dimensi spatial ciri yang diekstrak. Lapisan bersambung sepenuhnya digunakan untuk tugas klasifikasi atau regresi.

Dalam CNN 2D, data input lazimnya ialah imej 2D yang diwakili oleh matriks nilai piksel. Lapisan konvolusi dalam CNN 2D melakukan konvolusi 2D pada imej input. Setiap lapisan konvolusi mempunyai satu set penapis yang boleh dipelajari (juga dikenali sebagai kernel) yang meluncur ke atas imej, mengekstrak ciri setempat melalui operasi pendaraban dan penjumlahan mengikut unsur. Output lapisan konvolusi ialah peta ciri, yang mewakili kehadiran ciri khusus dalam imej input.

Sebaliknya, CNN 3D direka untuk mengendalikan data volumetrik, seperti urutan video atau data pengimejan perubatan. Input kepada CNN 3D ialah volum 3D, diwakili oleh timbunan imej 2D dari semasa ke semasa (atau mana-mana dimensi lain). Lapisan konvolusi dalam CNN 3D melakukan konvolusi 3D pada volum input. Ini bermakna penapis yang digunakan dalam lapisan konvolusi mempunyai tiga dimensi (lebar, tinggi dan kedalaman), membolehkan mereka menangkap corak spatio-temporal dalam data input.

Perbezaan utama antara CNN 2D dan 3D terletak pada dimensi penapis konvolusi dan data input. Dalam CNN 2D, penapis ialah matriks 2D yang meluncur ke atas imej input 2D. Dalam CNN 3D, penapis ialah tensor 3D yang meluncur ke atas volum input 3D. Bilangan dimensi dalam penapis dan data input menentukan bilangan dimensi dalam peta ciri output.

Langkah, sebaliknya, menentukan saiz langkah penapis semasa operasi belitan. Dalam CNN 2D, nilai langkah menentukan berapa banyak penapis bergerak secara mendatar dan menegak selepas setiap operasi. Dalam CNN 3D, nilai langkah menentukan pergerakan penapis dalam ketiga-tiga dimensi (lebar, tinggi dan kedalaman). Nilai langkah yang lebih besar membawa kepada pengurangan dalam dimensi spatial peta ciri output.

Untuk menggambarkan perbezaan ini, pertimbangkan CNN 2D digunakan pada imej dengan dimensi 256×256 piksel dan CNN 3D digunakan pada jujukan video dengan dimensi 256×256 piksel dan 100 bingkai. Dalam CNN 2D, penapis akan menjadi matriks 2D bersaiz, contohnya, 3×3. Operasi lilitan akan meluncurkan penapis ini ke atas imej 2D, menghasilkan peta ciri dengan dimensi, sebagai contoh, 254×254 piksel.

Dalam CNN 3D, penapis ialah saiz tensor 3D, contohnya, 3x3x3. Operasi lilitan akan meluncurkan penapis ini ke atas volum 3D, menghasilkan peta ciri dengan dimensi, contohnya, 254×254 piksel dan 98 bingkai. Dimensi kedalaman dalam peta ciri output mewakili aspek temporal urutan video input.

Rangkaian neural convolutional 3D berbeza daripada rangkaian 2D dari segi dimensi penapis convolutional dan data input. Penggunaan penapis 3D membolehkan rangkaian menangkap corak spatio-temporal dalam data volumetrik, seperti jujukan video atau data pengimejan perubatan. Nilai langkah menentukan saiz langkah penapis semasa operasi lilitan, mempengaruhi dimensi spatial peta ciri output.

Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Jaringan saraf konvolusional 3D dengan persaingan pengesanan barah paru-paru Kaggle:

Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam rangkaian saraf konvolusional 3D dengan pertandingan pengesanan kanser paru-paru Kaggle

Lebih banyak soalan dan jawapan:

Tagged under: , , , , ,