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- Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel dans le traitement d'image?
- Pourquoi utiliser des réseaux de neurones convolutionnels dans le traitement d'image?
- Comment fonctionne le réseau neuronal convolutionnel dans une image ou une vidéo?
- Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel?
Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel dans le traitement d'image?
Un CNN est une sorte d'architecture de réseau pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur et est spécifiquement utilisé pour la reconnaissance d'image et les tâches qui impliquent le traitement des données de pixels. Il existe d'autres types de réseaux de neurones dans l'apprentissage en profondeur, mais pour identifier et reconnaître les objets, les CNN sont l'architecture du réseau de choix.
Pourquoi utiliser des réseaux de neurones convolutionnels dans le traitement d'image?
Le réseau neuronal convolutionnel (CNN ou CONVNET) est un sous-type de réseaux de neurones qui est principalement utilisé pour les applications en matière de reconnaissance d'image et de parole. Sa couche convolutionnelle intégrée réduit la dimensionnalité élevée des images sans perdre ses informations. C'est pourquoi les CNN sont particulièrement adaptés à ce cas d'utilisation.
Comment fonctionne le réseau neuronal convolutionnel dans une image ou une vidéo?
Il fonctionne en plaçant un filtre sur un tableau de pixels d'image - cela crée ensuite ce qu'on appelle une carte de fonctionnalité convaincue. «C'est un peu comme regarder une image à travers une fenêtre qui vous permet d'identifier des fonctionnalités spécifiques que vous pourriez ne pas être en mesure de voir.
Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel?
Un réseau neuronal convolutionnel (CNN ou ConvNet) est une architecture de réseau pour l'apprentissage en profondeur qui tire directement des données. Les CNN sont particulièrement utiles pour trouver des modèles dans les images pour reconnaître les objets, les classes et les catégories. Ils peuvent également être assez efficaces pour classer les données audio, les séries chronologiques et les données du signal.
