Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Bináris ki- és bemenetű CNN template-ek tervezése Zarándy Ákos MTA-SZTAKI.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Bináris ki- és bemenetű CNN template-ek tervezése Zarándy Ákos MTA-SZTAKI."— Előadás másolata:

1 Bináris ki- és bemenetű CNN template-ek tervezése Zarándy Ákos MTA-SZTAKI

2 A CNN template-ek generálási módszerei Ösztönös, intuitív; Tanítás; Direkt tervezés; Ebben az előadásban a bináris ki- és bemenetű nem-propagáló és propagáló CNN template tervezést fogjuk áttekinteni.

3 Nem-propagáló CNN hálózatok áttekintése Egy CNN hálózat nem propagáló, ha a template-je a következő formátumú: Ilyenkor az állapotot leíró differenciál egyenletrendszer csatolatlan. Az állapotegyenlet: Egyetlen cella jelfolyamgráfja: Eredeti CNN egyenlet:

4 Nem-propagáló bináris ki-bemenetű CNN hálózatok tulajdonságai speciális esetek: a 00 =0; y  =f(s); nem függ a végeredmény x 0 -tól!!! a 00 =1; (integrátor a lineáris tartományban) –y  =sign(s); nem függ a végeredmény x 0 -tól!!! –a kimenet 2s  alatt beáll, a tranziens lineáris, és nem exponenciális –el kell kerülni az s=0 esetet! a 00 >1 (pozitív visszacsatolás) –ha x 0 =0 akkor y  =sign(s); –ha x 0 =1 és a 00 +s>1 akkor y  =1; nem változik –ha x 0 =1 és a 00 +s<1 akkor y  =-1; változik –ha x 0 =-1 és -a 00 +s<-1 akkor y  =-1; nem változik –ha x 0 =-1 és -a 00 +s>-1 akkor y  =1; változik –általánosan: x 0 =x(0) ahol |x 0 |<1 akkor y  =sign( (0) ); azaz y  =sign(a 00 y 0 -x 0 +s) –el kell kerülni az a 00 +s =1 és a -a 00 +s =-1 eseteket!!!

5 Nem-propagáló bináris ki-bemenetű CNN template-ek csoportosítása I. Egyszerű minta felismerés: –nincs megkülönböztetve a központi elem; II. Feltételes pixel változtatás: –meg van különböztetve a központi elem; III. Két bemenetű egy kimenetű függvények: –a kezdeti állapot is értékes képi információt hordoz;

6 I. Egyszerű minta felismerés Tervezési példa I Adott az alábbi etalon Cél Legyenek azok a pixelek feketék, melyeknek környezetében legalább 5 pixelpozíció ugyanaz, mint a megadott etalonon, a többi legyen fehér.

7 I. Egyszerű minta felismerés: formátum meghatározás, egyenlőtlenség rendszer generálás Ilyenkor az etalont egyszerűen leképezhetjük a B template-be!!! Az egyenlőtlenség rendszer: (a 00 =1)  (a 00 =1)  y  =sign(s)

8 I. Egyszerű minta felismerés: az egyenlőtlenségrendszer megoldása és robusztus template kiválasztása relations: Eredmény altér limitek: maximális chip paraméterértékek optimális template:

9 II. Feltételes pixel változtatás Tervezési példa II Adott az alábbi etalon Cél (szkeletonizáció) Változzanak azok a fekete pixelek fehérre, amelyeknek a környezetében mind az 5 pozíció megegyezik az adott etalonnal.

10 II. Feltételes pixel változtatás: template formula meghatározás, egyenlet rendszer generálás A B template középső eleme különböző módon viselkedik mint a nem centrális elemek!!!! a 00 >1, x 0 =0  y  =sign(s)

11 Hasonló az előző típushoz, de itt a kezdeti állapot különböző értékeit is figyelembe kell venni az egyenlőtlenség rendszer felállításakor. III. Két bemenetű egy kimenetű függvények

12 Propagáló CNN hálózat tulajdonságai Általános propagáló típusú template: Az ehhez tartozó állapot egyenlet:

13 Propagálás elemzése I Dinamikus propagálási szabály: A jobboldali vége egy egypixel széles fekete vonalnak mindig változzon fehérre. Dinamikus aktivációs etalon: Aktív cella: Egy cellát aktívnak nevezünk egy adott időpillanatban, ha annak változik a kimenete. Inaktív cella: Egy cellát inaktívnak nevezünk egy adott időpillanatban, ha annak stabil a kimenete. Csatolt CNN template tervezés:

14 Propagálás elemzése II Aktív cella: Egy cellát aktívnak nevezünk egy adott időpillanatban, ha annak változik a kimenete. y(t)=1 Csatolt CNN template tervezés: Inaktív cella: Egy cellát inaktívnak nevezünk egy adott időpillanatban, ha annak stabil a kimenete. A kijön szaturációs tartományból és átmegy a másikba y(t)=-1 y(t)=-1 és y(t)=1 és Bennt marad az adott szaturációs tartományban

15 Propagálás tulajdonságai I. Szimmetrikus vagy aszimmetrikus: –Egyformán viselkedik a fekete és a fehér pixelekre, vagy sem? Szimmetrikus esetben az áram mindig nulla, aszimmetrikus esetekben pedig nullától különböző. II. Irányított vagy nem irányított –Irányítani inputon levő képen keresztül lehet egy terjedést. Ha a B template nem nulla, akkor a terjedés irányított, különben nem. Csatolt CNN template tervezés:

16 Csatolt CNN template tervezés: A tervezés lépései

17 Csatolt CNN template tervezés: Tervezési példa III: árnyék generálás jobbra A feladat globális leírása: Ez egy vonalmenti (egydimenziós) probléma. Ha van egy sorban egy fekete pixel, akkor az összes, tőle jobbra levő pixelnek feketére kell változnia, a többit változatlanul kell hagyni. A feladat aszimmetrikus és nem irányított terjedést ír elő.

18 Csatolt CNN template tervezés : Lokális szabályok u Egy fehér pixelnek feketére kell változnia, ha van fekete bal oldali szomszédja; u A többi pixelnek nem szabad változnia; u Szimmetrikus? (nem, ezért z  0) u Irányított? (nem, ezért B=0) Az etalon: Template formula meghatározás :

19 Csatolt CNN template tervezés : Egyenlőtlenség rendszer generálás Eredmény template:

20 Csatolt CNN template tervezés: Tervezési példa IV: összeköttetöttség ellenőrzése A feladat globális leírása: Adott két kép. Töröljük le a második képről azokat a fekete alakzatokat, amelyeknek a mérete az első képen nagyobb. A feladat aszimmetrikus és irányított terjedést ír elő.

21 u Egy fekete pixelnek fehérre kell változnia, ha van legalább egy olyan szomszédja, melynek kimeneti értéke fehér bemeneti értéke pedig fekete; u A többi pixelnek nem szabad változnia; Az etalon: Template formula meghatározás: Csatolt CNN template tervezés : Lokális szabályok

22 Csatolt CNN template tervezés : Egyenlőtlenség rendszer generálás Eredmény template:


Letölteni ppt "Bináris ki- és bemenetű CNN template-ek tervezése Zarándy Ákos MTA-SZTAKI."

Hasonló előadás


Google Hirdetések