Guia do Iniciante para Redes Neurais Convolucionais (CNN): Explicação passo a passo

O Deep Learning facilitou várias abordagens para visão computacional, computação cognitiva e processamento refinado de dados visuais. Uma dessas instâncias é o uso de CNN ou Redes Neurais Convolucionais para classificação de objetos ou imagens. Os algoritmos da CNN fornecem uma enorme vantagem na classificação baseada em visual, permitindo que as máquinas percebam o mundo ao seu redor (na forma de pixels) como os humanos.

A CNN é fundamentalmente um algoritmo de reconhecimento que permite que as máquinas sejam treinadas o suficiente para processar, classificar ou identificar uma infinidade de parâmetros de dados visuais por meio de camadas. Isso promove a identificação avançada de objetos e a classificação de imagens, permitindo que máquinas ou software identifiquem com precisão os objetos necessários a partir dos dados de entrada.

Os sistemas baseados em CNN aprendem com dados de treinamento baseados em imagens e podem classificar futuras imagens de entrada ou dados visuais com base em seu modelo de treinamento. Desde que o conjunto de dados usado para treinamento contenha uma variedade de dicas visuais úteis (dados espaciais), o classificador de imagem ou objeto será altamente preciso.

A CNN é uma das abordagens de aprendizado profundo mais populares usadas hoje em implementações populares, como o sistema de classificação de imagens do Google Lens ou em veículos autônomos como Teslas. Isso se deve principalmente ao reconhecimento confiável de padrões que é possível com a ajuda da CNN, além da detecção de objetos.

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Aplicações da CNN

O uso de sistemas baseados em CNN pode ser visto em sistemas de segurança, sistemas de defesa, diagnósticos médicos, análise de imagens, classificação de mídia e outros softwares de reconhecimento. Por exemplo, CNN pode ser usado com RNN (Recurrent Neural Network) para construir software de reconhecimento de vídeo ou reconhecedores de ação.

Esta é uma aplicação mais avançada de classificação de vídeo que pode permitir que sistemas identifiquem objetos em tempo real a partir de vídeos, analisando as informações espaciais disponíveis nos quadros que formam sequencialmente o vídeo.

A sequência desses quadros também contém informações temporais que auxiliam na modelagem dos dados por meio de processamento espacial e temporal, permitindo o uso de uma arquitetura híbrida composta tanto por convoluções quanto por camadas recorrentes. Os carros Tesla e os veículos Waymo usam a CNN para reconhecer e classificar diferentes aspectos das estradas e os objetos ou veículos que chegam com a ajuda de dados capturados por câmeras em tempo real.

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As redes neurais capacitam os sistemas de veículos com detecção de linha, segmentação de ambiente, navegação e direção automatizada. Essas habilidades permitem que carros autônomos tomem decisões complexas com base em padrões de classificação, como evitar objetos, mudar de faixa, acelerar, desacelerar ou parar completamente freando, se necessário.

No entanto, essas são implementações mais avançadas da CNN que exigem hardware e sensores como GPS, RADAR, LiDAR, bem como grandes quantidades de dados de treinamento e ambientes de processamento de alto desempenho. Isso ajuda os modelos de aprendizado profundo a se tornarem sistemas de tomada de decisão que processam os dados recebidos dos sensores em tempo real e realizam ações relevantes.

Usando os dados dos sensores, a visão da câmera também obtém uma percepção 3D do ambiente (reconstrução visual, análise de profundidade etc.) e pode analisar a distância com precisão (através de lasers). Assim, o modelo pode prever a posição futura de veículos ou objetos, decidindo finalmente sobre o melhor curso de ação.

Os modelos CNN contam com classificação, segmentação, localização e, em seguida, constroem previsões. Isso permite que esses carros reajam quase como os cérebros humanos fariam em qualquer situação ou às vezes até mais efetivamente do que os motoristas humanos.

A CNN está realmente preenchendo a lacuna entre máquinas e humanos, especialmente quando se trata de visão computacional e detecção de alvos. No entanto, para entender as CNNs, devemos primeiro aprender sobre redes neurais e começar usando algoritmos CNN para dados visuais bidimensionais.

O que é uma rede neural em Deep Learning?

Deep Learning é um dos ramos mais importantes do Machine Learning e utiliza ANNs ou Redes Neurais Artificiais (ANNs) para ser implementado como uma metodologia de Machine Learning supervisionada, não supervisionada ou semi-supervisionada. Esses tipos de modelos de Machine Learning dependem de várias camadas de processamento para trabalhar em recursos de nível superior nos dados.

Camadas são fundamentalmente vários nós ou blocos que são empilhados juntos como unidades computacionais. Essas camadas simulam efetivamente os neurônios humanos e funcionam da mesma maneira que o cérebro humano. Ao construir camadas progressivamente, um modelo pode se tornar muito mais avançado do que a camada de entrada inicial que continha apenas dados pré-processados.

Os algoritmos de rede neural extraem a saída que pode alimentar cálculos para as camadas futuras até que a camada de saída final seja alcançada. Isso forma uma rede onde todos os nós de cada camada sucessiva são conectados a um único nó da camada anterior. Sempre que os modelos estão usando mais de duas camadas, é classificado como Deep Neural Networks (DNNs). Essas redes não formam um ciclo e permitem múltiplas camadas de percepção, introduzindo assim várias dimensões às previsões e ao processamento de dados.

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Aqui estão algumas estruturas comuns usadas para Deep Learning:

• TensorFlow
• Keras
• Apache MXNet

O que é uma rede neural convolucional?

As Redes Neurais Convolucionais são um tipo de RNAs usadas principalmente para trabalhar em dados de pixel para processar imagens ou para reconhecimento de imagens. As CNNs são usadas em Deep Learning para tarefas generativas e descritivas que usam visão de máquina e sistemas baseados em recomendações.

A CNN é uma ANN mais eficiente semelhante às DNNs, mas ainda reduz as complexidades de uma Rede Neural Feedforward. Isso ocorre porque a CNN geralmente conta com duas camadas, a camada de mapa de feição e a camada de extração de feição. A entrada de cada nó extrai a feição local do campo receptivo local da camada anterior.

A relação posicional entre os recursos locais e outros é plotada ou mapeada assim que a extração é concluída. Para tornar a resolução final mais precisa, as camadas de convolução são seguidas por camadas de computação que calculam médias locais e extração secundária de recursos. Embora as CNNs trabalhem principalmente com duas camadas, as previsões são extremamente precisas devido à incorporação de extração de vários recursos e distorção de invariância.

Os nós no mesmo plano do mapa de recursos podem aprender simultaneamente devido ao compartilhamento de pesos. Isso reduz complexidades na rede e permite a entrada de imagens de entrada multidimensionais. Ao contrário de outras redes neurais, as CNNs não exigem que as imagens sejam transformadas em imagens de resolução mais baixa, pois os requisitos de processamento são baixos.

Este modelo é semelhante às percepções multicamadas, exceto que as CNNs não são propensas a overfitting de dados, tornando-as menos complexas. Isso é feito através da regularização da abordagem do perceptron multicamada através da penalização de parâmetros ou do corte de conexões ignoradas.

As CNNs usam o padrão hierárquico em dados para montar padrões por seu nível de complexidade. As Redes Neurais Convolucionais quase não requerem pré-processamento em comparação com outros algoritmos de classificação, especialmente para imagens e vídeos. Usando a PNL, pode-se até usar CNNs para aplicações mais avançadas em robótica, diagnóstico médico e automação. As CNNs funcionam muito bem com a maioria das técnicas de aprendizado de máquina não supervisionadas e continuam otimizando independentemente os filtros do modelo por meio de metodologias de aprendizado automatizadas.

Aqui estão algumas arquiteturas disponíveis de CNNs

• GoogLeNet
• AlexNet
• LeNet
• ZFNetGenericName
• ResNet
• VGGNet

Aqui está um exemplo de uma implementação CNN

Vamos supor que temos que classificar pássaros, gatos, cachorros, carros e humanos a partir de um conjunto aleatório de imagens. Para começar, devemos primeiro encontrar um conjunto de dados de treinamento que possa ser usado como referência para cálculos futuros. Um exemplo de um bom conjunto de dados de treinamento seria um conjunto de 50.000 imagens de 64×64 pixels de pássaros, gatos, cães, carros e humanos.

Cada um desses destinos se tornará rótulos de classe com valores inteiros associados. Os rótulos das classes serão 'pássaros', 'gatos', 'cachorros', 'carros' e 'humanos', tendo valores de 0, 1, 2, 3 e 4. Uma vez que o modelo CNN é treinado usando este conjunto de dados e os benchmarks , será capaz de identificar pistas visuais a partir de dados de entrada aleatórios e classificá-los de acordo com seus rótulos. O modelo final pode identificar com precisão os cinco tipos diferentes de objetos (rótulos) a partir de um conjunto aleatório de imagens com esses objetos.

Aqui estão os passos necessários para construir um modelo CNN

• Carregando o conjunto de dados.
• Preparando os dados de pixel.
• Definindo o modelo.
• Avaliação do modelo.
• Apresentando os resultados.
• Amostragem Completa.
• Desenvolva um modelo básico.
• Implementar técnicas de regularização para melhorar o modelo.
• Aumentando dados.
• Finalização do modelo e posterior avaliação.

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