ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్లకు వర్తించే కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) ప్రక్రియలో ఫీచర్ వెలికితీత అనేది కీలకమైన దశ. CNNలలో, ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియలో ఖచ్చితమైన వర్గీకరణను సులభతరం చేయడానికి ఇన్పుట్ చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన లక్షణాలను వెలికితీస్తుంది. చిత్రాల నుండి ముడి పిక్సెల్ విలువలు వర్గీకరణ పనులకు నేరుగా సరిపోవు కాబట్టి ఈ ప్రక్రియ చాలా అవసరం. సంబంధిత లక్షణాలను సంగ్రహించడం ద్వారా, CNNలు ఇమేజ్లలోని నమూనాలు మరియు ఆకృతులను గుర్తించడం నేర్చుకోగలవు, వాటిని వివిధ తరగతుల వస్తువులు లేదా ఎంటిటీల మధ్య తేడాను గుర్తించగలవు.
CNNలలో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ సాధారణంగా కన్వల్యూషనల్ లేయర్ల వినియోగాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ లేయర్లు ఇన్పుట్ ఇమేజ్కి కెర్నలు అని కూడా పిలువబడే ఫిల్టర్లను వర్తింపజేస్తాయి. ప్రతి ఫిల్టర్ ఇన్పుట్ ఇమేజ్ని స్కాన్ చేస్తుంది, ఫీచర్ మ్యాప్ను రూపొందించడానికి మూలకాల వారీగా గుణకారం మరియు సమ్మషన్ ఆపరేషన్లను నిర్వహిస్తుంది. ఫీచర్ మ్యాప్లు ఇన్పుట్ ఇమేజ్లో ఉన్న అంచులు, అల్లికలు లేదా ఆకారాలు వంటి నిర్దిష్ట నమూనాలు లేదా లక్షణాలను క్యాప్చర్ చేస్తాయి. కన్వల్యూషనల్ లేయర్లలో బహుళ ఫిల్టర్ల ఉపయోగం CNNలను విభిన్న ప్రాదేశిక సోపానక్రమాల వద్ద విభిన్న లక్షణాలను సంగ్రహించడానికి అనుమతిస్తుంది.
కన్వల్యూషనల్ లేయర్ల తర్వాత, మోడల్లో నాన్-లీనియారిటీని ప్రవేశపెట్టడానికి CNNలు తరచుగా ReLU (రెక్టిఫైడ్ లీనియర్ యూనిట్) వంటి యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లను కలిగి ఉంటాయి. డేటాలోని సంక్లిష్ట సంబంధాలు మరియు నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి CNNలను ప్రారంభించడానికి నాన్-లీనియర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు కీలకం. గరిష్ట పూలింగ్ లేదా సగటు పూలింగ్ వంటి పూలింగ్ లేయర్లు, అత్యంత సంబంధిత సమాచారాన్ని నిలుపుకుంటూ ఫీచర్ మ్యాప్ల యొక్క ప్రాదేశిక పరిమాణాలను తగ్గించడానికి సాధారణంగా వర్తించబడతాయి. పూలింగ్ ఇన్పుట్ ఇమేజ్లలోని వైవిధ్యాలకు నెట్వర్క్ను మరింత పటిష్టంగా చేయడంలో సహాయపడుతుంది మరియు గణన సంక్లిష్టతను తగ్గిస్తుంది.
కన్వల్యూషనల్ మరియు పూలింగ్ లేయర్లను అనుసరించి, వెలికితీసిన లక్షణాలు వెక్టర్లోకి చదును చేయబడతాయి మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ల ద్వారా పంపబడతాయి. ఈ లేయర్లు వర్గీకరణదారులుగా పనిచేస్తాయి, సంగ్రహించిన లక్షణాలను సంబంధిత అవుట్పుట్ తరగతులకు మ్యాప్ చేయడం నేర్చుకుంటాయి. చివరి పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ సాధారణంగా బహుళ-తరగతి వర్గీకరణ పనుల కోసం తరగతి సంభావ్యతలను రూపొందించడానికి సాఫ్ట్మాక్స్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను ఉపయోగిస్తుంది.
ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ కోసం CNNలో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియను వివరించడానికి, దుస్తుల చిత్రాలను వర్గీకరించే ఉదాహరణను పరిగణించండి. ఈ దృష్టాంతంలో, CNN వివిధ రకాల దుస్తుల వస్తువులైన షూలు, షర్టులు లేదా ప్యాంట్లకు ప్రత్యేకమైన అల్లికలు, రంగులు మరియు నమూనాల వంటి లక్షణాలను సంగ్రహించడం నేర్చుకుంటుంది. లేబుల్ చేయబడిన దుస్తుల చిత్రాల యొక్క పెద్ద డేటాసెట్ను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా, CNN ఈ విలక్షణమైన లక్షణాలను ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి దాని ఫిల్టర్లు మరియు బరువులను పునరావృతంగా సర్దుబాటు చేస్తుంది, చివరికి అధిక ఖచ్చితత్వంతో కనిపించని చిత్రాలపై అంచనాలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఫీచర్ వెలికితీత అనేది ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ కోసం CNNల యొక్క ప్రాథమిక భాగం, ఇన్పుట్ ఇమేజ్లలోని సంబంధిత నమూనాలు మరియు ఫీచర్ల మధ్య మోడల్ను నేర్చుకునేందుకు మరియు తేడాను గుర్తించేలా చేస్తుంది. కన్వల్యూషనల్ లేయర్లు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు, పూలింగ్ లేయర్లు మరియు పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, CNNలు ఖచ్చితమైన వర్గీకరణ పనులను నిర్వహించడానికి అర్థవంతమైన లక్షణాలను సమర్థవంతంగా సంగ్రహించగలవు మరియు ప్రభావితం చేయగలవు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
- సహజ గ్రాఫ్ లేని డేటాతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించవచ్చా?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి