Архитектура нейросетей для задач компьютерного зрения

Содержание

Введение в нейросети для Computer Vision
Свёрточные нейронные сети (CNN)
Пример кода создания простой CNN на PyTorch:
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Пример кода на Keras для RNN:
Трансформеры (Transformers)
Раздел вопрос-ответ

Введение в нейросети для Computer Vision

Задачи компьютерного зрения, такие как распознавание изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация и другие, успешно решаются с помощью нейросетевых архитектур. Рассмотрим основные типы архитектур нейронных сетей, применяемых в Computer Vision.

Свёрточные нейронные сети (CNN)

Наиболее популярный тип архитектуры для задач компьютерного зрения. Состоит из свёрточных слоёв, пулинг-слоёв, полносвязных слоёв. Свёрточные слои извлекают признаки разного уровня из изображений. Пулинг-слои уменьшают размерность данных. Полносвязные слои выполняют классификацию на основе извлечённых признаков.

Популярные архитектуры CNN: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet.

Пример кода создания простой CNN на PyTorch:


import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 5) 
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 53 * 53, 120)  
        self.fc2 = nn.Linear(120, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 53 * 53)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Применяются для анализа последовательностей изображений. Хорошо работают с видеоданными. RNN хранят информацию о предыдущих элементах последовательности.

Популярные архитектуры RNN: LSTM, GRU.

Пример кода на Keras для RNN:


from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(10, 32))) 
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

Трансформеры (Transformers)

Используют механизм внимания для анализа взаимосвязей между элементами данных. Эффективны для обработки больших изображений.

Популярные архитектуры: ViT, DETR, Swin Transformer.

Раздел вопрос-ответ

Вопрос: Какие основные слои используются в свёрточных нейросетях (CNN)?

Ответ: Свёрточные слои, пулинг-слои и полносвязные слои.

Вопрос: Какой тип нейросетей хорошо работает с последовательностями изображений?

Ответ: Рекуррентные нейронные сети (RNN). Они хорошо подходят для анализа видеоданных.

Вопрос: Что такое трансформеры?

Ответ: Это архитектура нейросетей, которая использует механизм внимания. Позволяет анализировать взаимосвязи между элементами данных.

Архитектура нейросетей в задачах Computer Vision