छवि पहचान कार्यों पर लागू कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) प्रक्रिया में फ़ीचर निष्कर्षण एक महत्वपूर्ण कदम है। सीएनएन में, फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया में सटीक वर्गीकरण की सुविधा के लिए इनपुट छवियों से सार्थक सुविधाओं का निष्कर्षण शामिल है। यह प्रक्रिया आवश्यक है क्योंकि छवियों से कच्चे पिक्सेल मान सीधे वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। प्रासंगिक विशेषताओं को निकालकर, सीएनएन छवियों के भीतर पैटर्न और आकृतियों को पहचानना सीख सकते हैं, जिससे वे विभिन्न वर्गों की वस्तुओं या संस्थाओं के बीच अंतर करने में सक्षम हो सकते हैं।
सीएनएन में फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया में आम तौर पर कनवल्शनल परतों का उपयोग शामिल होता है। ये परतें इनपुट छवि पर फ़िल्टर लागू करती हैं, जिन्हें कर्नेल भी कहा जाता है। प्रत्येक फ़िल्टर इनपुट छवि को स्कैन करता है, एक फीचर मैप तैयार करने के लिए तत्व-वार गुणन और योग संचालन करता है। फ़ीचर मानचित्र इनपुट छवि में मौजूद विशिष्ट पैटर्न या विशेषताओं को कैप्चर करते हैं, जैसे कि किनारे, बनावट या आकार। कनवल्शनल परतों में एकाधिक फ़िल्टर का उपयोग सीएनएन को विभिन्न स्थानिक पदानुक्रमों पर सुविधाओं के विविध सेट को निकालने की अनुमति देता है।
कनवल्शनल परतों के बाद, सीएनएन में मॉडल में गैर-रैखिकता लाने के लिए अक्सर ReLU (रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट) जैसे सक्रियण फ़ंक्शन शामिल होते हैं। सीएनएन को डेटा के भीतर जटिल संबंधों और पैटर्न को सीखने में सक्षम बनाने के लिए गैर-रेखीय सक्रियण फ़ंक्शन महत्वपूर्ण हैं। पूलिंग परतें, जैसे कि अधिकतम पूलिंग या औसत पूलिंग, आमतौर पर सबसे प्रासंगिक जानकारी को बनाए रखते हुए फीचर मैप के स्थानिक आयामों को कम करने के लिए लागू की जाती हैं। पूलिंग नेटवर्क को इनपुट छवियों में भिन्नता के लिए अधिक मजबूत बनाने में मदद करता है और कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करता है।
कनवल्शनल और पूलिंग परतों के बाद, निकाली गई विशेषताओं को एक वेक्टर में समतल किया जाता है और एक या अधिक पूरी तरह से जुड़ी हुई परतों से गुजारा जाता है। ये परतें क्लासिफायर के रूप में काम करती हैं, जो निकाली गई विशेषताओं को संबंधित आउटपुट कक्षाओं में मैप करना सीखती हैं। अंतिम पूरी तरह से जुड़ी हुई परत आमतौर पर बहु-वर्ग वर्गीकरण कार्यों के लिए वर्ग संभावनाएं उत्पन्न करने के लिए एक सॉफ्टमैक्स सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करती है।
छवि पहचान के लिए सीएनएन में फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया को स्पष्ट करने के लिए, कपड़ों की छवियों को वर्गीकृत करने के उदाहरण पर विचार करें। इस परिदृश्य में, सीएनएन जूते, शर्ट या पैंट जैसे विभिन्न प्रकार के कपड़ों की वस्तुओं के लिए अद्वितीय बनावट, रंग और पैटर्न जैसी विशेषताओं को निकालना सीखेगा। लेबल किए गए कपड़ों की छवियों के एक बड़े डेटासेट को संसाधित करके, सीएनएन इन विशिष्ट विशेषताओं को सटीक रूप से पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए अपने फ़िल्टर और वजन को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करेगा, अंततः इसे उच्च सटीकता के साथ अनदेखी छवियों पर भविष्यवाणियां करने में सक्षम करेगा।
छवि पहचान के लिए फ़ीचर निष्कर्षण सीएनएन का एक मूलभूत घटक है, जो मॉडल को इनपुट छवियों के भीतर प्रासंगिक पैटर्न और सुविधाओं के बीच सीखने और अंतर करने में सक्षम बनाता है। कनवल्शनल लेयर्स, एक्टिवेशन फ़ंक्शंस, पूलिंग लेयर्स और पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर्स के उपयोग के माध्यम से, सीएनएन सटीक वर्गीकरण कार्यों को करने के लिए सार्थक सुविधाओं को प्रभावी ढंग से निकाल और उनका लाभ उठा सकते हैं।
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