Правильный способ изменить форму изображения для обучения с использованием CNN

Вопрос или проблема

Я новичок в Keras и сталкиваюсь с некоторыми проблемами, пытаясь правильно изменить форму входных данных изображения. У меня есть изображения $16 x 16$, каждое с тремя слоями, т.е. R, G и B. Данные изображения представлены в виде массива NumPy с формой (100000,768); первые 256 элементов — для красных слоев и так далее.

Теперь я хотел бы подать эти изображения в последовательную модель с входной формой $16 x 16 x 3$. Можно ли изменить форму изображения с помощью:

X.reshape(100000,16,16,3)

здесь у меня 100000 изображений. Причина, по которой я спрашиваю об этом, заключается в том, что я видел некоторые посты, где рекомендовали использовать:

X.reshape(100000,3,3,16).transpose(0,2,3,1)

Может кто-нибудь объяснить правильный метод?

X.reshape(100000, 3, 16, 16).transpose(0, 2, 3, 1)

Этот метод сначала изменяет форму данных в 4D массив с размерами (100000, 3, 16, 16), где первое измерение представляет количество изображений, второе измерение представляет количество слоев (R, G и B), а третье и четвертое измерения представляют высоту и ширину изображения. Затем используется транспонирование для перестановки измерений в желаемом порядке (100000, 16, 16, 3), где последнее измерение теперь представляет количество каналов (R, G и B).

Как работает транспонирование:

  • Первый аргумент (0) указывает, что первое измерение массива остается неизменным. В данном случае это количество изображений (100000), поэтому оно останется первым измерением.

  • Второй аргумент (2) указывает, что третье измерение исходного массива становится вторым измерением в транспонированном массиве. В данном случае это высота каждого изображения (16).

  • Третий аргумент (3) указывает, что четвертое измерение исходного массива становится третьим измерением в транспонированном массиве. В данном случае это ширина каждого изображения (16).

  • Четвертый аргумент (1) указывает, что второе измерение исходного массива становится четвертым измерением в транспонированном массиве. В данном случае это количество слоев (R, G и B), поэтому оно станет измерением канала (3).

Оба метода дадут одинаковую конечную форму, что вам и нужно для вашей последовательной модели. Вы можете использовать любой из методов на ваше усмотрение. Важно, чтобы полученная форма была (100000, 16, 16, 3) для представления 100000 изображений, каждое размером 16×16 и с тремя цветовыми каналами (R, G и B).

Ответ или решение

Для успешного обучения свёрточной нейронной сети (CNN) требуется корректная подготовка входных изображений, что особенно актуально при работе с Keras. Рассмотрим проблему на примере описанных данных.

Описание Исходных Данных

У вас есть изображения размером 16×16 пикселей с тремя каналами (R, G, B). Исходный массив NumPy имеет форму (100000, 768), где первые 256 элементов соответствуют красному каналу, следующие 256 — зелёному, и последние 256 принадлежат синему каналу.

Требуемая Форма Входных Данных

Для вашей модели CNN входные данные должны иметь форму (100000, 16, 16, 3), что соответствует количеству изображений (100000), высоте и ширине изображения (16×16 пикселей), а также числу каналов (3: R, G, B).

Способы Переформатирования

Метод 1: Простое Преобразование

X = X.reshape(100000, 16, 16, 3)

Этот метод использует простое преобразование, перемещая данные из плоского в трехмерную структуру.

Метод 2: Использование Транспонирования

X = X.reshape(100000, 3, 16, 16).transpose(0, 2, 3, 1)

Сначала данные формируются в (100000, 3, 16, 16), а затем используем transpose, чтобы изменить порядок осей, превращая его в необходимый формат (100000, 16, 16, 3).

Как Работает Транспозиция?

  • Ось 0: Ост остаётся неизменной и представляет количество изображений (100000).
  • Ось 2: Высота изображения (16) становится второй осью.
  • Ось 3: Ширина изображения (16) становится третьей осью.
  • Ось 1: Каналы R, G, B (3) становятся последней осью.

Предпочтительный Подход

Оба предложенных метода достигают той же формы, которая соответствует требованиям модели CNN. Выбор метода может зависеть от личных предпочтений кода. Главное, чтобы итоговые данные имели форму (100000, 16, 16, 3).

Значимость Корректного Переформатирования

Верное представление данных критически важно для корректного обучения модели, так как CNN обрабатывают данные по пространственно-кардинальным признакам. Неправильное расположение осей может привести к неожиданным ошибкам или неадекватной обучаемости сети.

Заключение

В мире современных технологий и обработки изображений правильная подготовка данных играет значительную роль. Ваша способность преобразовать данные с учётом изображений и их каналов повысит эффективность модели и точность прогнозов. Постарайтесь понимать каждый шаг, чтобы достичь наилучших результатов в разработке и обучении моделей.

Используйте иллюстрированный подход, и ваша работа с Keras будет более гибкой и успешной.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...