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Neuronale Netze in der Bilderkennung
Sebastian Bock13. Juli 2017
OTH Regensburg
Gliederung
1. Einfhrung in die neuronalen Netze
2. Convolutional Neural Networks (CNN)
3. Programmierung
4. Ausblick
2
Einfhrung in die neuronalenNetze
Neueste Erfolge
2016: Alpha Go besiegt Weltmeister in Go mittels neuronaler Netze 2016: Google verbessert mit Google Neural Machine Translation
system (GNMT) seinen Translator 2017: Facebook, Google und Windows besitzen eigene Frameworks
fr neuronale Netze
4
Neuronales Netz
x1
x2 y2
y1
Uin Uhidden UoutInput Output
5
Backpropagation
x1
x2 y2
y1
Uin UoutInput Output
...
...
...
......
...
ynxn
U(1)hidden U
(2)hidden U
(r2)hidden
2
4
3
5
1
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
4
4
5
5
5
Zufalliges Setzen der Gewichte.
6
Convolutional Neural Networks(CNN)
Aufbau CNN - Convolutional Layer (Diskrete Faltung)
4
2
2
8
3 3
5
1
21
16
1
16
1
16
1
16
1
161
16
1
161
16
7
9
4
8
Aufbau CNN - Convolutional Layer
AInput oder input feature map Output feature maps
9
Aufbau CNN - Pooling Layer
1 1
1
5
0
0
2
937
74
4
0
64
4
9
7
7
Ausschnitt Bildmatrix
Pooling Layer
Output
10
Aufbau CNN - Fully Connected Layer
Komplett vernetzte Schicht von Neuronen:
11
Aufbau CNN - Zusammenfassung
AInput Feature mapsFeature maps
Output
...
Fully connected LayerConvolution Layer Pooling Layer
12
Vorteile eines CNN
Ein CNN ist translationsinvariant Durch die gemeinsamen Faltungskerne pro Feature Map sinkt die
Trainingszeit (Weightsharing) Bei Wettbewerben das erfolgreichste Modell im Bereich der
Bilderkennung
13
Programmierung
Tensorflow/TFlearn
Deep Learning Framework vonGoogle
In vielen Bereichen von DeepLearning Marktfhrer
15
MNIST Datenbank
Hello World-Datenbank im Deep Learning Bereich Enthlt handgeschriebene Zahlen Wurde von LeCun benutzt und somit die CNN-Struktur entwickelt
16
Live Coding
Live Coding
17
Ausblick
Aktuelle Forschung im Bereich CNN
Objektlokalisierung mittels Region based - CNN Winkelbestimmung 3D-Objektrekonstruktion - Forschungsantrag eingereicht
19
Neuronale Netze in der Bilderkennung
Vielen Dank fr die Aufmerksamkeit!
20
Einfhrung in die neuronalen NetzeConvolutional Neural Networks (CNN)ProgrammierungAusblick