Pengambilan semula imej dan teknologi penjanaan imej dan aplikasi dalam pembelajaran mendalam yang dilaksanakan di Jawa

Dengan pembangunan dan pempopularan Internet, orang ramai menjana sejumlah besar data imej setiap hari, dan data imej ini mengandungi banyak maklumat dan pengetahuan yang berguna. Cara cepat mendapatkan semula data imej yang diperlukan atau menjana data imej baharu berdasarkan data imej sedia ada sentiasa menjadi tumpuan penyelidikan dalam bidang sains komputer.

Pembelajaran mendalam ialah teknologi pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf Ia mempunyai pengekstrakan ciri dan keupayaan pengecaman corak dan oleh itu digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan imej. Artikel ini akan memperkenalkan pengambilan imej dan teknologi penjanaan imej serta aplikasinya dalam pembelajaran mendalam yang dilaksanakan menggunakan bahasa Java.

1. Teknologi pengambilan imej

Pendapatan imej merujuk kepada menggunakan data imej sedia ada untuk mendapatkan semula data imej yang serupa. Dalam pembelajaran mendalam, pengambilan imej biasanya menggunakan Rangkaian Neural Konvolusi (CNN) untuk mengekstrak ciri imej, dan kemudian melakukan pengambilan semula dengan mengira persamaan antara ciri.

Pencapaian imej dalam pembelajaran mendalam secara amnya merangkumi langkah berikut:

1. Prapemprosesan data

Data imej secara amnya perlu dipraproses, termasuk operasi imej seperti penskalaan, pemangkasan, dan normalisasi. Operasi ini boleh menjadikan data imej lebih tepat dan cekap dalam pemprosesan seterusnya.

2. Pengestrakan ciri

Gunakan CNN untuk mengekstrak ciri imej. CNN ialah rangkaian saraf yang mengandungi berbilang lapisan konvolusi (Lapisan Konvolusi) dan lapisan pengumpulan (Lapisan Penggabungan), yang boleh mengekstrak ciri imej peringkat tinggi. Model CNN yang biasa digunakan termasuk AlexNet, VGG, GoogLeNet, dsb.

3. Pengekodan Ciri

Ekodkan ciri imej yang diekstrak untuk memudahkan pengiraan persamaan. Kaedah pengekodan yang biasa digunakan termasuk corak binari tempatan (Corak Binari Tempatan, LBP), histogram ciri tempatan (Histogram Tempatan, LH), dsb.

4. Pengiraan Kesamaan

Mengira persamaan untuk menentukan imej yang paling serupa dengan imej pertanyaan. Kaedah pengiraan persamaan yang biasa digunakan termasuk jarak Euclidean, persamaan kosinus, dsb.

Teknologi mendapatkan imej boleh digunakan pada banyak bidang, seperti mendapatkan semula imej perubatan, analisis tingkah laku pengawasan video, dsb. Contohnya, menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengekstrak ciri daripada imej perubatan boleh membantu doktor mendiagnosis penyakit dengan lebih tepat.

2. Teknologi penjanaan imej

Penjanaan imej merujuk kepada penjanaan data imej baharu melalui algoritma komputer. Dalam pembelajaran mendalam, penjanaan imej biasanya menggunakan Generative Adversarial Network (GAN) untuk menjana data imej.

GAN ialah model lawan yang terdiri daripada penjana dan diskriminator Penjana digunakan untuk menjana data imej, dan diskriminator digunakan untuk menentukan sama ada imej yang dijana adalah sebenar. Penjana dan diskriminator meningkatkan keupayaan mereka melalui pembelajaran menentang, dan akhirnya menjana data imej sebenar.

Penjanaan imej dalam pembelajaran mendalam secara amnya merangkumi langkah berikut:

1. Prapemprosesan data

Sama seperti pengambilan semula imej, penjanaan imej juga memerlukan prapemprosesan Data, termasuk penskalaan imej, pemangkasan, normalisasi dan operasi lain.

2. Bina model permusuhan generatif

Bina penjana dan diskriminator supaya mereka boleh belajar menentang satu sama lain. Penjana dan diskriminator boleh dibina menggunakan model CNN, atau model lain, seperti Rangkaian Neural Berulang (RNN), dsb.

3. Model latihan

Gunakan sejumlah besar data imej untuk melatih model dan terus mengoptimumkan model berdasarkan proses konfrontasi antara penjana dan diskriminator. Proses latihan mungkin memerlukan beberapa pusingan lelaran sehingga model mencapai kesan yang diingini.

4. Jana imej baharu

Gunakan penjana terlatih untuk menjana data imej baharu dan melakukan pemprosesan dan pengoptimuman seterusnya.

Teknologi penjanaan imej boleh digunakan pada banyak bidang, seperti penciptaan seni, pembangunan permainan, dsb. Contohnya, menggunakan pembelajaran mendalam untuk menjana karya seni baharu boleh membantu artis mencipta karya inovatif dan bernilai artistik dengan lebih baik.

3. Kes aplikasi

Teknologi pengambilan imej dan penjanaan imej telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Berikut adalah beberapa kes aplikasi praktikal.

1. Aplikasi pengambilan imej dalam imej perubatan

Gunakan CNN untuk mengekstrak ciri imej perubatan dan mendapatkan imej yang paling serupa dengan imej input melalui pemadanan persamaan. Teknologi ini boleh membantu doktor mendiagnosis dan merawat penyakit dengan lebih cepat.

2. Aplikasi penjanaan imej dalam pembangunan permainan

Menggunakan GAN untuk menjana watak, adegan dan bahan lain dalam permainan boleh mengurangkan beban kerja artis dan meningkatkan kecekapan permainan pengeluaran.

3. Aplikasi mendapatkan semula imej dalam medan keselamatan

Gunakan CNN untuk mengekstrak ciri dalam video dan mengenal pasti objek dan gelagat dalam video melalui padanan persamaan. Teknologi ini boleh membantu kakitangan keselamatan mengesan dan menangani situasi yang tidak normal dengan lebih cepat.

Kesimpulan

Menggunakan pengambilan imej dan teknologi penjanaan imej dalam pembelajaran mendalam boleh memproses dan menggunakan data imej dengan cekap dan tepat. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam bidang perusahaan, Java mempunyai kepentingan yang besar untuk pembangunan aplikasi pemprosesan imej berdasarkan pembelajaran mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Pengambilan semula imej dan teknologi penjanaan imej dan aplikasi dalam pembelajaran mendalam yang dilaksanakan di Jawa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!