Avec le développement et la vulgarisation d'Internet, les gens génèrent chaque jour une grande quantité de données d'images, et ces données d'images contiennent de nombreuses informations et connaissances utiles. Comment récupérer rapidement les données d'image requises ou générer de nouvelles données d'image basées sur des données d'image existantes a toujours été un point chaud de la recherche dans le domaine de l'informatique.
Le deep learning est une technologie d'apprentissage automatique basée sur les réseaux de neurones. Il possède de bonnes capacités d'extraction de caractéristiques et de reconnaissance de formes et est donc largement utilisé dans le domaine du traitement d'images. Cet article présentera la technologie de récupération et de génération d'images et ses applications dans l'apprentissage en profondeur mises en œuvre à l'aide du langage Java.
1. Technologie de récupération d'images
La récupération d'images fait référence à l'utilisation de données d'image existantes pour récupérer des données d'image similaires. Dans l'apprentissage profond, la récupération d'images utilise généralement un réseau neuronal convolutif (CNN) pour extraire les caractéristiques de l'image, puis effectue la récupération en calculant la similarité entre les caractéristiques.
La récupération d'images dans l'apprentissage profond comprend généralement les étapes suivantes :
Les données d'image nécessitent généralement un prétraitement, y compris la mise à l'échelle de l'image, le recadrage, la normalisation et d'autres opérations. Ces opérations peuvent rendre les données d'image plus précises et plus efficaces lors du traitement ultérieur.
Utilisez CNN pour extraire les fonctionnalités de l'image. CNN est un réseau neuronal contenant plusieurs couches convolutives (Convolutional Layer) et une couche de pooling (Pooling Layer), qui peuvent extraire des caractéristiques de haut niveau des images. Les modèles CNN couramment utilisés incluent AlexNet, VGG, GoogLeNet, etc.
Encodez les caractéristiques de l'image extraite pour faciliter le calcul de la similarité. Les méthodes de codage couramment utilisées incluent le modèle binaire local (LBP), les histogrammes de caractéristiques locales (histogrammes locaux, LH), etc.
Calculez la similarité pour déterminer l'image la plus similaire à l'image de requête. Les méthodes de calcul de similarité couramment utilisées incluent la distance euclidienne, la similarité cosinusoïdale, etc.
La technologie de récupération d'images peut être appliquée à de nombreux domaines, tels que la récupération d'images médicales, l'analyse comportementale de la vidéosurveillance, etc. Par exemple, l’utilisation du deep learning pour extraire des caractéristiques d’images médicales peut aider les médecins à diagnostiquer les maladies avec plus de précision.
2. Technologie de génération d'images
La génération d'images fait référence à la génération de nouvelles données d'image via des algorithmes informatiques. Dans le deep learning, la génération d’images utilise généralement le Generative Adversarial Network (GAN) pour générer des données d’image.
GAN est un modèle contradictoire composé d'un générateur et d'un discriminateur. Le générateur est utilisé pour générer des données d'image et le discriminateur est utilisé pour déterminer si l'image générée est réelle. Le générateur et le discriminateur améliorent leurs capacités grâce à l'apprentissage contradictoire et génèrent enfin des données d'image réelles.
La génération d'images dans l'apprentissage profond comprend généralement les étapes suivantes :
Semblable à la récupération d'images, la génération d'images nécessite également un prétraitement des données, y compris la mise à l'échelle de l'image, le recadrage, la normalisation et d'autres opérations.
Construisez un générateur et un discriminateur afin qu'ils puissent apprendre les uns des autres. Le générateur et le discriminateur peuvent être construits à l'aide de modèles CNN ou d'autres modèles, tels que le réseau neuronal récurrent (RNN), etc.
Utilisez une grande quantité de données d'image pour entraîner le modèle et optimisez en permanence le modèle en fonction du processus de confrontation entre le générateur et le discriminateur. Le processus de formation peut nécessiter plusieurs séries d'itérations jusqu'à ce que le modèle atteigne l'effet souhaité.
Utilisez le générateur formé pour générer de nouvelles données d'image et effectuer un traitement et une optimisation ultérieurs.
La technologie de génération d'images peut être appliquée à de nombreux domaines, tels que la création artistique, le développement de jeux, etc. Par exemple, utiliser l’apprentissage profond pour générer de nouvelles œuvres d’art peut aider les artistes à mieux créer des œuvres innovantes et de grande valeur artistique.
3. Cas d'application
La technologie de récupération et de génération d'images a été largement utilisée dans divers domaines. Voici quelques cas d'application pratiques.
Utilisez CNN pour extraire les caractéristiques des images médicales et récupérer les images les plus similaires à l'image d'entrée grâce à la correspondance de similarité. Cette technologie pourrait aider les médecins à diagnostiquer et à traiter les maladies plus rapidement.
L'utilisation de GAN pour générer des personnages, des scènes et d'autres matériaux dans le jeu peut réduire la charge de travail des artistes et améliorer l'efficacité et la qualité de la production de jeux.
Utilisez CNN pour extraire des fonctionnalités de la vidéo et identifier les objets et les comportements dans la vidéo grâce à la correspondance de similarité. Cette technologie peut aider le personnel de sécurité à détecter et à gérer plus rapidement les situations anormales.
Conclusion
L'utilisation de la technologie de récupération et de génération d'images dans l'apprentissage en profondeur peut permettre un traitement et une application efficaces et précis des données d'image. En tant que langage de programmation largement utilisé dans le domaine des entreprises, Java revêt une grande importance pour le développement d’applications de traitement d’images basées sur l’apprentissage profond.
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