12. Czym jest sieć neuronowa konwolucyjna (CNN) i jak jest wykorzystywana w przetwarzaniu obrazów?

Sieci Neuronowe Konwolucyjne (CNN)

Sieci neuronowe konwolucyjne, znane jako CNN, są klasą głębokich sieci neuronowych, które sprawdzają się doskonale w przetwarzaniu danych o strukturze siatki, takich jak obrazy. Są szczególnie dobrze przystosowane do zadań rozpoznawania i klasyfikacji obrazów dzięki zdolności do wychwytywania hierarchii przestrzennych w danych.

Jak Działają CNN

CNN składają się z kilku warstw, z których każda wykonuje określone operacje:

1. Warstwy Konwolucyjne: Te warstwy stosują operacje konwolucji do danych wejściowych, używając filtrów (lub jąder), aby wyodrębnić cechy takie jak krawędzie, tekstury i wzory. Wynikiem jest zbiór map cech.

   import tensorflow as tf
   
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
       tf.keras.layers.Flatten(),
       tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])

2. Warstwy Poolingu: Operacje poolingu, takie jak max pooling, redukują wymiarowość każdej mapy cech, zachowując najważniejsze informacje. Dzięki temu model jest mniej wrażliwy na pozycję cech w obrazie wejściowym.

3. Warstwy Całkowicie Połączone: Po kilku operacjach konwolucji i poolingu, wysokopoziomowe rozumowanie w sieci neuronowej odbywa się za pomocą warstw całkowicie połączonych. Te warstwy generują ostateczne przewidywania.

Zastosowania w Przetwarzaniu Obrazów

CNN są szeroko używane w różnych zadaniach przetwarzania obrazów, w tym:

• Klasyfikacja Obrazów: Przypisywanie etykiety do obrazu, takie jak identyfikacja obiektów lub scen.
• Detekcja Obiektów: Lokalizowanie obiektów w obrazie, często za pomocą prostokątów ograniczających.
• Segmentacja Obrazów: Dzielenie obrazu na segmenty w celu uproszczenia analizy.
• Rozpoznawanie Twarzy: Identyfikacja lub weryfikacja osób na danym obrazie.

CNN są podstawą wielu nowoczesnych aplikacji wizyjnych i nadal ewoluują wraz z postępem w architekturach sieci neuronowych.