Intelligence artificielle

Temps de lecture à partir d'images d'horloge à l'aide d'un réseau neuronal

Temps de lecture à partir d'images d'horloge à l'aide d'un réseau neuronal


Comme vous le savez. notre objectif est de fournir une image d'horloge au réseau neuronal et d'en obtenir la valeur temporelle. Donc, le réseau doit sortir 2 valeurs, Heure et minute. Couvrons chaque cas un par un.

Valeur horaire

Les valeurs horaires peuvent être comprises entre 0 et 11. Nous pouvons considérer cela comme une tâche de classification où nous avons un total de 12 classes. Et le réseau doit sélectionner l'un des cours.

Valeur minute

Les valeurs des minutes peuvent être comprises entre 0 et 59. Signifie qu'il y a un total de 60 valeurs. Il serait sage de le considérer comme une tâche de régression. Parce que dans ce cas, nous voulons prédire la valeur minute aussi près que possible.

Nous n'allons pas former 2 réseaux différents pour ces 2 sorties. Nous n'utiliserons qu'un seul réseau. Voyons le schéma d'architecture ci-dessous.

Lecteur de temps Neural-Net

Au début, le réseau contient des couches convolutives, qui extrairont des fonctionnalités utiles de l'image. Au-dessus des couches convolutives, il y a 2 branches de couches entièrement connectées. Un pour le heure et un pour le minute. Ces couches entièrement connectées utilisent des fonctionnalités extraites par des couches convolutives et produisent une sortie.

Depuis la prédiction heure la valeur est une tâche de classification. Il y aurait 12 nœuds de sortie dans le heure et une activation Softmax par-dessus.

Dans la branche minute, il n'y aurait qu'un seul nœud de sortie avec l'activation linéaire, car nous avons besoin d'une seule valeur en régression. L'activation linéaire n'est essentiellement pas une activation.

C'est ça. L'ensemble du réseau est prêt à lire l'heure à partir d'images d'horloge. Voici le code pour créer ce réseau dans Keras.

Réseau de neurones à Keras
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