Ngoài các thuật toán truyền thống như Xử lý hình ảnh hình thái, Phát hiện cạnh, Gaussian, Biến đổi Fourier và Wavelet, mạng lưới thần kinh là một giải pháp hiện đại phổ biến. Vậy Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks là gì và tác dụng của chúng trong xử lý dữ liệu hình ảnh như thế nào, bài viết dưới đây của Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo sẽ là câu trả lời chi tiết cho bạn.
MỤC LỤC
1. Mạng thần kinh – Cấu trúc và chức năng cơ bản của xử lý ảnh
Mạng thần kinh là một mạng nhiều lớp được tạo thành từ các nơ-ron hoặc các nút. Những nơ-ron này là đơn vị xử lý cốt lõi của mạng nơ-ron. Chúng được thiết kế để hoạt động giống như bộ não con người. Nó nhập dữ liệu, đào tạo nó để nhận ra các mẫu trong dữ liệu, sau đó dự đoán đầu ra.
Một mạng lưới thần kinh cơ bản có ba lớp.
- Lớp đầu vào
- Lớp ẩn
- Lớp đầu ra
Lớp đầu vào nhận dữ liệu đầu vào, lớp đầu ra dự đoán đầu ra và lớp ẩn thực hiện hầu hết các tính toán. Bạn có thể thay đổi số lớp ẩn tùy theo nhu cầu của mình. Một mạng thần kinh phải có ít nhất một lớp ẩn. Đây chính là ba lớp của mạng thần kinh khi Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks.
1.1 Các tính năng cơ bản của mạng lưới thần kinh
Hãy tưởng tượng một hình ảnh. Mỗi pixel được cung cấp dưới dạng đầu vào cho từng nơ-ron trong lớp đầu tiên và các nơ-ron trong một lớp được kết nối bằng các kênh với các nơ-ron trong lớp tiếp theo. Mỗi kênh này được gán một giá trị số gọi là trọng số. Các đầu vào được nhân với các trọng số tương ứng của chúng và tổng của các trọng số này được cung cấp làm đầu vào cho lớp ẩn. Đầu ra của lớp ẩn được chuyển qua một chức năng kích hoạt để xác định xem một nơ-ron cụ thể có được kích hoạt hay không. Các tế bào thần kinh được kích hoạt chuyển dữ liệu sang lớp ẩn tiếp theo. Đây là cách dữ liệu được gửi qua mạng và được gọi là truyền chuyển tiếp. Trong lớp đầu ra, nơ ron có giá trị lớn nhất sẽ dự đoán đầu ra. Các đầu ra này là các giá trị xác suất. So sánh đầu ra dự đoán với đầu ra thực tế để nhận lỗi. Thông tin này được lan truyền qua mạng, một quá trình được gọi là lan truyền ngược. Trọng lượng được điều chỉnh dựa trên thông tin này. Chu kỳ lan truyền ngược-tiến này thường được lặp lại trên nhiều đầu vào cho đến khi mạng dự đoán chính xác đầu ra. Bước này kết thúc quá trình huấn luyện mạng nơ-ron. Trong một số trường hợp, việc đào tạo một mạng lưới thần kinh có thể mất nhiều thời gian.
1.2 Một số nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu để xử lý ảnh
Mô hình cần nhiều dữ liệu hơn để có kết quả tốt hơn.
Bộ dữ liệu hình ảnh cần phải có chất lượng cao để có được thông tin rõ ràng hơn, nhưng chúng yêu cầu các mạng thần kinh sâu hơn để xử lý chúng.
Hình ảnh RGB thường được chuyển đổi thành thang độ xám trước khi được nhập vào mạng thần kinh.
2. Phân loại mạng thần kinh khi Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks
2.1 Mạng thần kinh tích chập (ConvNets)
Mạng thần kinh tích chập (ConvNets) là mạng thần kinh tích chập ba lớp.
- Lớp tích chập (CONV): Đây là khối lõi của CNN chịu trách nhiệm thực hiện các hoạt động tích chập và chứa các phần tử được gọi là hạt nhân/bộ lọc (ma trận). Tại đây, hạt nhân thực hiện dịch chuyển ngang và dọc cho đến khi toàn bộ hình ảnh được quét.
- Lớp tổng hợp (POOL): Lớp này giảm kích thước và do đó giúp giảm sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý dữ liệu. Có hai loại tổng hợp: tổng hợp tối đa và tổng hợp trung bình. Tổng hợp tối đa trả về giá trị tối đa từ khu vực được bao phủ bởi hạt nhân trên hình ảnh. Mặt khác, tổng hợp trung bình trả về mức trung bình cho khu vực đó.
- Các lớp được kết nối đầy đủ (FC): Các lớp FC hoạt động với các đầu vào phẳng, trong đó mỗi đầu vào được kết nối với tất cả các nơ-ron. Trong trường hợp này, lớp FC thường xuất hiện cuối cùng trong kiến trúc CNN.
Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng CNN chủ yếu được sử dụng để trích xuất tính năng từ hình ảnh bằng cách sử dụng các lớp. Ứng dụng phổ biến nhất của CNN là phân loại hình ảnh, trong đó mỗi hình ảnh đầu vào được đưa qua một loạt các lớp để thu được các giá trị xác suất từ 0 đến 1.
2.2 Mạng sinh đối nghịch
Mô hình ra đời sử dụng học tập không giám sát (cung cấp hình ảnh không được gán nhãn).
Một GAN chứa hai mô hình: Trình tạo và Trình phân biệt đối xử. Trình tạo học cách tạo ra các hình ảnh giả trông như thật và Trình phân biệt học cách phân biệt giữa hình ảnh giả và thật.
Một số nhiễu được sử dụng làm đầu vào cho trình tạo để có thể tạo các mẫu khác nhau thay vì cùng một loại hình ảnh. Dựa trên số điểm do người phân biệt dự đoán, trình tạo sẽ cố gắng cải thiện kết quả của nó. Sau một khoảng thời gian nhất định, có thể tạo ra những hình ảnh khó phân biệt hơn. Bộ phân biệt sẽ tự cải thiện khi ngày càng có nhiều hình ảnh chân thực hơn được tạo ra trong mỗi vòng bởi trình tạo.
Các loại GAN phổ biến là Deep Convolutional GAN (DCGAN), Conditional GAN (cGAN), StyleGAN, CycleGAN, DiscoGAN, GauGAN,…
GAN rất tốt cho việc tạo và xử lý hình ảnh. Các ứng dụng của GAN bao gồm lão hóa khuôn mặt, trộn ảnh, siêu phân giải, phục hồi ảnh,..
3. Câu hỏi thường gặp
Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks là gì?
Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks là quá trình sử dụng các mạng nơ-ron để phân tích, trích xuất và hiểu thông tin từ dữ liệu hình ảnh. Neural networks, đặc biệt là các mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã chứng minh được khả năng mạnh mẽ trong việc xử lý hình ảnh.
Lợi ích của việc sử dụng neural networks trong xử lý dữ liệu hình ảnh là gì?
Những lợi ích khi sử dụng neural networks trong xử lý hình ảnh là trích xuất đặc trưng tự động. Hiệu suất cao. Khả năng mở rộng.
Các bước cơ bản để xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks là gì?
Các bước cơ bản để xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks gồm chuẩn bị dữ liệu: Đây là bước tiền xử lý dữ liệu. Xây dựng mạng nơ-ron: Bước này bao gồm xác định kiến trúc mạng nơ-ron. Huấn luyện và đánh giá: Mạng nơ-ron được huấn luyện bằng việc cung cấp dữ liệu huấn luyện và điều chỉnh các trọng số của mạng.
Như vậy, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo đã giới thiệu tới các bạn các vấn đề xoay quanh mạng thần kinh, bao gồm Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks, phân loại mạng thần kinh. Limoseo mong rằng những thông tin trên sẽ có ích với các bạn.
