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AI圖像處理的生物視覺原理與機器模擬

發(fā)布時間:2024-08-04 19:04:18 瀏覽量:169次

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是為處理圖像數(shù)據(jù)而設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在很大程度上受到生物視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的啟發(fā),尤其是哺乳動物大腦中初級視覺皮層的組織方式。以下是該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個關(guān)鍵組件卷積核與匯聚層所涉及的仿生學(xué)原理詳細描述:

一 卷積核(感受野)

1 仿生學(xué)原理

在生物視覺系統(tǒng)中,神經(jīng)元并不獨立響應(yīng)整個視野中的所有信息,而是對局部區(qū)域敏感。例如,簡單細胞(simple cell)在初級視覺皮層中被發(fā)現(xiàn)僅對特定方向和頻率的邊緣特征有響應(yīng),這種局部處理和選擇性響應(yīng)機制是卷積核概念的基礎(chǔ)。

卷積核在CNN中模擬了這種生物神經(jīng)元的感受野,每個卷積核在圖像上滑動并執(zhí)行元素級別的乘加運算,提取如邊緣、角點、紋理等局部特征。不同的卷積核可以學(xué)習(xí)到不同類型的特征,對應(yīng)于生物視覺系統(tǒng)中神經(jīng)元對不同視覺特征的偏好。

2 哲學(xué)思想

卷積過程體現(xiàn)了從整體到部分再到抽象的哲學(xué)思考,通過不斷分解圖像的空間結(jié)構(gòu),將復(fù)雜的信息逐步轉(zhuǎn)化為可識別的基本組成單元,從而實現(xiàn)高級別的模式識別和理解。

3 機器實現(xiàn)

讓我們用互相關(guān)運算中的圖為例來解釋感受野: 給定2×2卷積核,陰影輸出元素值19的感受野是輸入陰影部分的四個元素。 假設(shè)之前輸出為Y,其大小為2×2,現(xiàn)在我們在其后附加一個卷積層,該卷積層以Y為輸入,輸出單個元素z。 在這種情況下,Y上的z的感受野包括Y的所有四個元素,而輸入的感受野包括最初所有九個輸入元素。 因此,當(dāng)一個特征圖中的任意元素需要檢測更廣區(qū)域的輸入特征時,我們可以構(gòu)建一個更深的網(wǎng)絡(luò)。

輸入和卷積核的二維互相關(guān)運算

二 匯聚層(全局敏感)

1 仿生學(xué)原理

生物視覺系統(tǒng)具有空間不變性特性,即使物體的位置、大小變化,我們?nèi)匀荒軌蜃R別出相同的物體。在CNN中,匯聚層實現(xiàn)了這一目標(biāo),通過計算子區(qū)域的最大值、平均值或者其它統(tǒng)計量,減少輸入數(shù)據(jù)的空間維度,同時保持關(guān)鍵特征不變。類似于生物視覺皮層中復(fù)雜細胞(complex cell)的工作原理,這些細胞對位置變化有一定的容忍度,它們對某個特征的方向或頻率響應(yīng)不隨該特征的小范圍移動而改變。

2 哲學(xué)思想

匯聚層提供了不同層次的抽象,隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加,每一層的匯聚操作都進一步增強了對底層細節(jié)的忽略以及對更高層級語義特征的關(guān)注,這反映了認知過程中逐漸抽象化和概念化的思路。有助于提高模型對于輸入數(shù)據(jù)微小變化的穩(wěn)健性。

3 機器實現(xiàn)

我們學(xué)習(xí)任務(wù)通常與全局圖像問題有關(guān)(例:圖像是否包含一只貓),所以最后一層應(yīng)該對最初的整個輸入具有全局敏感性。通過逐步聚合信息,生成越發(fā)粗糙的映射,最終實現(xiàn)學(xué)習(xí)全局表示的目標(biāo),同時將卷積涂層的又是保留在中間層。

當(dāng)檢測較底層特征時,我們希望這些特征保持某種程度上的平移不變性。若因為像素的短距離移動導(dǎo)致新圖像的輸出大不相同,則模型的穩(wěn)定性過于差勁。

匯聚窗口從輸入張量的左上角開始,從左往右,從上往下再輸入張量內(nèi)滑動。在匯聚窗口到達的每個位置,它計算該窗口中輸入子張量的最大值或者是平均值。

匯聚窗口形狀為二乘二的最大匯聚層

總結(jié)來說,卷積核和匯聚層在CNN中的設(shè)計均借鑒了生物視覺系統(tǒng)的局部感受、特征選擇性和空間不變性等原則,這些仿生學(xué)原理與哲學(xué)上的分析歸納、抽象表示和不變性追求相輔相成,共同構(gòu)建了CNN強大的圖像理解和模式識別能力。

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