Introducció

Les Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN) han revolucionat el camp del reconeixement d'imatges gràcies a la seva capacitat per extreure característiques complexes i invariants de les imatges. En aquesta secció, explorarem les aplicacions més comunes de les CNN en el reconeixement d'imatges, proporcionant exemples pràctics i exercicis per consolidar els conceptes apresos.

Aplicacions Comunes de CNN en Reconeixement d'Imatges

Classificació d'Imatges

La classificació d'imatges és una de les aplicacions més bàsiques i populars de les CNN. Consisteix a assignar una etiqueta a una imatge d'acord amb les seves característiques visuals.

Exemple:

Dataset CIFAR-10: Un conjunt de dades que conté 60,000 imatges de 10 classes diferents, com ara avions, cotxes, gats i gossos.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# Carregar el dataset CIFAR-10
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# Normalitzar les imatges
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# Construir el model CNN
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])

# Compilar el model
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# Entrenar el model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
          validation_data=(test_images, test_labels))

Detecció d'Objectes

La detecció d'objectes no només classifica les imatges, sinó que també localitza els objectes dins de les imatges mitjançant caixes delimitadores.

Exemple:

YOLO (You Only Look Once): Un dels models més populars per a la detecció d'objectes en temps real.

Segmentació d'Imatges

La segmentació d'imatges implica classificar cada píxel d'una imatge en una categoria específica. Això és útil en aplicacions com la conducció autònoma, on és crucial identificar diferents elements de la carretera.

Exemple:

U-Net: Una arquitectura de CNN especialment dissenyada per a la segmentació d'imatges mèdiques.

Reconeixement Facial

El reconeixement facial utilitza CNN per identificar i verificar persones a partir de les seves imatges facials. Aquesta tecnologia s'utilitza àmpliament en seguretat i autenticació.

Exemple:

FaceNet: Un sistema de reconeixement facial que aprèn una representació de l'espai d'incorporació de les cares.

Anàlisi de Contingut Visual

Les CNN també s'utilitzen per analitzar el contingut visual de les imatges, com ara la detecció de trets facials, l'anàlisi d'emocions i la identificació de patrons.

Exemple:

DeepFace: Un sistema de reconeixement facial desenvolupat per Facebook que pot identificar persones amb una precisió molt alta.

Exercici Pràctic

Classificació d'Imatges amb CNN

Objectiu: Construir i entrenar una CNN per classificar imatges del dataset CIFAR-10.

Passos:

Carregar i pre-processar el dataset CIFAR-10.
Construir una CNN amb capes convolucionals i de pooling.
Compilar i entrenar el model.
Avaluar el model utilitzant el conjunt de dades de prova.

Codi:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# Carregar el dataset CIFAR-10
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# Normalitzar les imatges
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# Construir el model CNN
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])

# Compilar el model
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# Entrenar el model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
          validation_data=(test_images, test_labels))

# Avaluar el model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f'\nPrecisión en el conjunto de prueba: {test_acc}')

Errors Comuns i Consells

Sobreajustament: Un problema comú en el reconeixement d'imatges és l'overfitting. Utilitza tècniques de regularització com el dropout per mitigar aquest problema.
Normalització de les Imatges: Assegura't de normalitzar les imatges per millorar la convergència del model.
Augmentació de Dades: Utilitza tècniques d'augmentació de dades per millorar la generalització del model.

Conclusió

Les CNN són una eina poderosa per al reconeixement d'imatges, amb aplicacions que van des de la classificació d'imatges fins a la detecció d'objectes i la segmentació d'imatges. Amb els exemples i exercicis proporcionats, hauríeu de tenir una comprensió sòlida de com aplicar CNN en diferents tasques de reconeixement d'imatges. En el següent mòdul, explorarem les Xarxes Neuronals Recurrentes (RNN) i les seves aplicacions en el processament del llenguatge natural.

Aplicacions de CNN en reconeixement d'imatges

Introducció

Aplicacions Comunes de CNN en Reconeixement d'Imatges

Classificació d'Imatges

Detecció d'Objectes

Segmentació d'Imatges

Reconeixement Facial

Anàlisi de Contingut Visual

Exercici Pràctic

Classificació d'Imatges amb CNN

Errors Comuns i Consells

Conclusió

Curs de Deep Learning

Mòdul 1: Introducció a Deep Learning

Mòdul 2: Fonaments de Xarxes Neuronals

Mòdul 3: Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN)

Mòdul 4: Xarxes Neuronals Recurrentes (RNN)

Mòdul 5: Tècniques Avançades en Deep Learning

Mòdul 6: Eines i Frameworks

Mòdul 7: Projectes Pràctics

Mòdul 8: Consideracions Ètiques i Futur del Deep Learning