Как обучается нейросеть R-CNN?
Есть популярный алгоритм для распознания образов - R-CNN. Задача найти определенный объект на изображении и отнести его к определенному классу. К примеру мы хотим распознавать номера домов. Наша задача выделить область с цифрой и определить что это за цифра (один, два или три...). Я понял, что для таких задач нередко используется алгоритм R-CNN. Он состоит из нескольких этапов:
- Разбиение изображения на области, где вероятней всего находится нужный объект. Это происходит с помощью алгоритма selection search.
- Мы пропускаем полученные фрагменты через нейросеть, которая выделяет набор признаков. Вопрос: непонятно что происходит начиная с этого момента. Как происходит дальнейшее взаимодействие с полученными признаками?
Ответы (1 шт):
Формально, ответ на ваш вопрос №2 - "Как происходит дальнейшее взаимодействие с полученными признаками?" выглядит так: По имеющимся значениям признаков происходит решение классической задачи классификации.
Однако, я понимаю, что не этого вы ожидаете. Но ваш вопрос №2 это как раз и есть общая формулировака задачи распознавания и классификации объектов на рисунке с помощью нейросети.
Дать ответе на форуме на столь общий вопрос "как нейросеть распознает картинку" - понятно что невозможно. Поэтому могу вам лишь посоветовать пару неплохих статей на эту тему, проработав которые у вас должно сложиться соответствующее представление. А потом, когда что-то останется неясным, вы можете вернуться сюда уже с конкретными вопросами, на которые вам дадут конкретные практические ответы.
https://towardsdatascience.com/custom-object-detection-using-keras-and-opencv-ddfe89bb3c3
https://towardsdatascience.com/r-cnn-for-object-detection-a-technical-summary-9e7bfa8a557c
https://machinelearningmastery.com/object-recognition-with-deep-learning/
https://www.researchgate.net/publication/321478922_Accurate_object_classification_and_detection_by_faster-RCNN
https://towardsdatascience.com/computer-vision-creating-a-classifier-using-convolutions-pooling-and-tensorflow-7e75d809acbc
https://towardsdatascience.com/image-classification-in-data-science-422855878d2a
https://towardsdatascience.com/build-a-web-application-for-predicting-apple-leaf-diseases-using-pytorch-and-flask-413f9fa9276a
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/computer-vision-implementing-mask-r-cnn-image-segmentation/