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- O que é rede neural convolucional no processamento de imagens?
- Por que usar redes neurais convolucionais no processamento de imagens?
- Como a rede neural convolucional funciona em uma imagem ou vídeo?
- O que é Rede Neural Convolucional?
O que é rede neural convolucional no processamento de imagens?
Uma CNN é um tipo de arquitetura de rede para algoritmos de aprendizado profundo e é usado especificamente para reconhecimento de imagens e tarefas que envolvem o processamento de dados de pixels. Existem outros tipos de redes neurais em aprendizado profundo, mas para identificar e reconhecer objetos, os CNNs são a arquitetura de rede de escolha.
Por que usar redes neurais convolucionais no processamento de imagens?
A Rede Neural Convolucional (CNN ou ConvNet) é um subtipo de redes neurais usadas principalmente para aplicações em reconhecimento de imagem e fala. Sua camada convolucional embutida reduz a alta dimensionalidade das imagens sem perder suas informações. É por isso que os CNNs são especialmente adequados para este caso de uso.
Como a rede neural convolucional funciona em uma imagem ou vídeo?
Funciona colocando um filtro sobre uma matriz de pixels de imagem - isso cria o que é chamado de mapa de recurso convoluído. “É um pouco como olhar para uma imagem através de uma janela que permite identificar recursos específicos que você pode não poder ver.
O que é Rede Neural Convolucional?
Uma rede neural convolucional (CNN ou ConvNet) é uma arquitetura de rede para aprendizado profundo que aprende diretamente com os dados. Os CNNs são particularmente úteis para encontrar padrões em imagens para reconhecer objetos, classes e categorias. Eles também podem ser bastante eficazes para classificar os dados de áudio, séries temporais e sinalizadores.
