تصویر کی شناخت کے دائرے میں convolutional neural نیٹ ورکس (CNNs) کے ساتھ کام کرتے وقت، رنگین امیجز بمقابلہ گرے اسکیل امیجز کے مضمرات کو سمجھنا ضروری ہے۔ Python اور PyTorch کے ساتھ گہری سیکھنے کے تناظر میں، ان دو قسم کی تصاویر کے درمیان فرق ان کے پاس موجود چینلز کی تعداد میں ہے۔
رنگین تصاویر، جو عام طور پر آر جی بی (ریڈ، گرین، بلیو) فارمیٹ میں پیش کی جاتی ہیں، ہر رنگ چینل کی شدت کے مطابق تین چینلز پر مشتمل ہوتی ہیں۔ دوسری طرف، گرے اسکیل امیجز میں ایک ہی چینل ہوتا ہے جو ہر پکسل پر روشنی کی شدت کو ظاہر کرتا ہے۔ ان تصاویر کو CNN میں فیڈ کرتے وقت چینلز کی تعداد میں یہ تغیر ان پٹ کے طول و عرض میں ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت کرتا ہے۔
رنگین امیجز کو پہچاننے کے معاملے میں، گرے اسکیل امیجز کو پہچاننے کے مقابلے میں ایک اضافی جہت پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ جبکہ گرے اسکیل امیجز کو عام طور پر 2D ٹینسر (اونچائی x چوڑائی) کے طور پر دکھایا جاتا ہے، رنگین امیجز کو 3D ٹینسر (اونچائی x چوڑائی x چینلز) کے طور پر دکھایا جاتا ہے۔ لہذا، رنگین تصاویر کو پہچاننے کے لیے CNN کو تربیت دیتے وقت، ان پٹ ڈیٹا کو کلر چینلز کے حساب سے 3D فارمیٹ میں ترتیب دیا جانا چاہیے۔
مثال کے طور پر، آئیے اس تصور کو واضح کرنے کے لیے ایک سادہ سی مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ آپ کے پاس 100×100 پکسلز کے طول و عرض کی رنگین تصویر ہے۔ آر جی بی فارمیٹ میں، اس تصویر کو 100x100x3 کے طول و عرض کے ساتھ ٹینسر کے طور پر دکھایا جائے گا، جہاں آخری جہت تین رنگین چینلز سے مطابقت رکھتی ہے۔ اس تصویر کو CNN کے ذریعے منتقل کرتے وقت، نیٹ ورک کے فن تعمیر کو اس 3D فارمیٹ میں ان پٹ ڈیٹا کو قبول کرنے کے لیے ڈیزائن کیا جانا چاہیے تاکہ تصویر میں موجود رنگین معلومات سے مؤثر طریقے سے سیکھا جا سکے۔
اس کے برعکس، اگر آپ ایک ہی جہتوں کی گرے اسکیل امیجز کے ساتھ کام کر رہے تھے، تو ان پٹ ٹینسر 100×100 ہوگا، جس میں روشنی کی شدت کی نمائندگی کرنے والا صرف ایک چینل ہوگا۔ اس منظر نامے میں، CNN فن تعمیر کو بغیر کسی اضافی چینل کے طول و عرض کی ضرورت کے 2D ان پٹ ڈیٹا کو قبول کرنے کے لیے ترتیب دیا جائے گا۔
لہٰذا، رنگین تصویروں کو کامیابی کے ساتھ تسلیم کرنے کے لیے ایک عصبی عصبی نیٹ ورک پر، رنگین تصاویر میں موجود اضافی چینل کی معلومات کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے ان پٹ کے طول و عرض کو ایڈجسٹ کرنا بہت ضروری ہے۔ ان اختلافات کو سمجھ کر اور ان پٹ ڈیٹا کو مناسب طریقے سے تشکیل دینے سے، CNN تصویر کی شناخت کے کاموں کو بڑھانے کے لیے رنگین معلومات کا مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ:
- کیا ایکٹیویشن فنکشن کو دماغ میں نیوران کی نقل کرنے کے لیے سمجھا جا سکتا ہے یا تو فائرنگ کے ساتھ؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- کیا نمونے سے باہر ہونے والا نقصان توثیق کا نقصان ہے؟
- کیا کسی کو PyTorch چلانے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کے عملی تجزیہ کے لیے ٹینسر بورڈ استعمال کرنا چاہیے یا میٹ پلوٹلیب کافی ہے؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- یہ تجویز درست ہے یا غلط
- کیا PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانا بہت آسان عمل ہے؟
- کیا ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا تقابل تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے؟
- سب سے بڑا convolutional عصبی نیٹ ورک کیا ہے؟
- اگر ان پٹ ہیٹ میپ کو ذخیرہ کرنے والے numpy arrays کی فہرست ہے جو ViTPose کا آؤٹ پٹ ہے اور ہر numpy فائل کی شکل [1, 17, 64, 48] باڈی کے 17 کلیدی پوائنٹس کے مطابق ہے، تو کون سا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/DLPP ڈیپ لرننگ کے ساتھ Python اور PyTorch میں دیکھیں