Вопрос или проблема
У меня есть базовый вопрос по поводу сверточной нейронной сети. Предположим, у меня есть набор из 1000 RGB-изображений, и я обучаю CNN на этом наборе. Очевидно, я могу разбить каждое из своих RGB-изображений на 3 различных черно-белых изображения, каждое из которых представляет массив красного, зеленого и синего цвета, тем самым создав 3000 черно-белых изображений.
Мой вопрос: если я обучу CNN на этих 3000 черно-белых изображениях, получу ли я такие же параметры, как у первой CNN? Точнее, как себя ведет CNN, когда мы подаем ему RGB-изображения? Извлекает ли он комбинированные признаки из RGB-изображений или просто обучается признакам в каждом канале R, G, B отдельно?
Он ведет себя как полностью связанная сеть в отношении размерности каналов. Для каждого пикселя CNN вычисляет взвешенную сумму всех пикселей в этом месте по размерности каналов. Веса, конечно, обучаемы.
Это только для первого слоя, поскольку после этого количество каналов может быть произвольным и не иметь никакого отношения к цветам в оригинальном изображении.
Вы также можете почитать этот ответ, где я объясняю, как работает операция немного более подробно.
Спасибо за ваш ответ. Так что в этом случае, если я подам 1000 RGB-изображений против 3000 черно-белых изображений, которые просто разделены из этих 1000 RGB-изображений, я получу другие параметры сети, верно? И, скорее всего, также другую размерность сети, правильно?
Я задаю этот вопрос, потому что работаю с немного более сложной структурой данных, вместо RGB-изображений я буду обрабатывать многоспектральные изображения, состоящие из 12 каналов. RGB-изображение, как правило, имеет только 3 канала (или 4, если активирован альфа-канал, и JPEG, очевидно, не может обрабатывать альфа-канал).
Ответ или решение
Конволюционные Нейронные Сети с Конкатенированными Данные
Введение
Конволюционные нейронные сети (CNN) являются мощным инструментом в обработке изображений и извлечении признаков из них. Ваш вопрос касается сравнения работы CNN с исходными RGB изображениями и с отдельно извлеченными серыми изображениями. Давайте глубже исследуем, как CNN работает с многоцветными изображениями, и что происходит при раздельной обработке цветовых каналов.
Основы работы CNN с RGB изображениями
Когда вы подаете на вход CNN RGB изображение, каждая пиксельная ячейка содержит три значения, соответствующие красному, зеленому и синему цветам. На первом уровне CNN произвольным образом объединяет эти значения, применяя свертку для выделения признаков:
-
Обработка каналов: Начальные свертки в CNN обрабатывают все три канала одновременно, извлекая комбинированные признаки из RGB. То есть, веса, обученные на первом уровне сети, учитывают информацию из всех трех цветовых каналов, что позволяет сети учиться на взаимодействии между каналами.
-
Научение дальнейших особенностей: После первого уровня количество каналов может увеличиваться, причем эти новые каналы уже не будут соответствовать исходным RGB значениям. Каждое последующее преобразование может объединять информацию от предыдущих слоев, формируя сложные и абстрактные представления.
Сравнение с серыми изображениями
Если вы преобразуете изображения в серые и тренируете CNN на 3000 таких изображений, вы действительно получите другую модель с измененными параметрами:
-
Непреобразованные особенности: Обучение на серых изображениях подразумевает, что сеть будет извлекать особенности только на основе светлотных значений, теряя информацию, присущую цветовым каналам. Поэтому параметры и архитектура, вероятно, будут отличаться от тех, что получены при обучении на RGB изображениях.
-
Изменение размерности: Размерность модели также может измениться, поскольку глубина первых слоев и количество каналов может не совпадать. Первые уровни будут обучаться иным образом, что ведет к различиям в структуре сети.
Мультиспектральные изображения
В вашем случае, когда вы работаете с 12-канальными мультиспектральными изображениями, важно учесть:
-
Необходимость адаптации структуры: Вам потребуется адаптировать архитектуру CNN, чтобы она могла обрабатывать 12 входных каналов. Это значит, что первый слой свертки должен быть настроен на 12-фильтровые свертки вместо стандартных трех для RGB.
-
Извлечение сложных признаков: Мультиспектральные данные несут в себе больше информации о сцена, и корректная конфигурация CNN позволит вам извлечь более сложные и значимые признаки, что дает возможность улучшить классификацию и распознавание образов в ваших данных.
Заключение
Таким образом, CNN, работающий с RGB изображениями, и сеть, обученная на отдельных серых изображениях, будут иметь разные параметры и архитектуры. Эффективность вашего подхода к мультиспектральной обработке также во многом зависит от правильной настройки первой свертки, которая должна учитывать все 12 каналов для оптимального извлечения признаков. Корректное проектирование архитектуры и понимание принципов работы CNN помогут вам в лечении ваших сложных многоканальных данных.