Dostosowywanie konwolucji

Modelowanie obrazów z Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Konwolucja

Konwolucja z dopełnieniem zerami

Dopełnienie zerami w Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
                 padding='valid')

Dopełnienie zerami w Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
                 padding='same')

Kroki

Kroki w Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
          strides=1)

Kroki w Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
          strides=2)

Przykład

Obliczanie rozmiaru wyjścia

$$O = ((I - K + 2P) / S) + 1$$

gdzie

• $I$ = rozmiar wejścia
• $K$ = rozmiar jądra
• $P$ = rozmiar dopełnienia zerami
• $S$ = krok

Obliczanie rozmiaru wyjścia

$$ 28 = ((28 - 3 + 2) / 1) + 1$$

$$ 10 = ((28 - 3 + 2) / 3) + 1$$

Konwolucje dylatowane

Dylatacja w Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
          dilation_rate=2)

Czas na ćwiczenia!

Modelowanie obrazów z Keras