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CNN auf FPGAs

Tiefe neuronale Netze erobern die Bildverarbeitung - Teil 1/2

Der Beitrag erläutert aktuelle Deep-Learning-Technologien für die Verarbeitung von Bildern und Videos als 2D- und 3D-Daten sowie daraus resultierende Vision-Anwendungen, für die sich tiefe neuronale Netze wie CNN sehr gut eignen.

Bild: Silicon Software GmbHBild: Silicon Software GmbH
Bild 1 | Die Grafiken zeigen eine deutliche Zunahme der Vorhersagegenauigkeit bei Deep-Learning- Anwendungen durch das Erhöhen der Anzahl der Trainingsdaten.

Bei der Bildklassifikation wird Deep Learning immer wichtiger, während ergänzend dazu die Bildvorverarbeitung, -nachbearbeitung und Signalverarbeitung weiterhin mit den bisherigen Methoden ausgeführt werden. Deep Learning kommt insbesondere bei Applikationen wie reflektierende Oberflächen, schlecht ausgeleuchtete Umgebungen, variierende Beleuchtung oder bewegende Objekte zum Einsatz. Klassische Algorithmen eignen sich aber weiterhin, wenn eine Lokalisierung von Objekten oder Fehlern in einem Bild, das maßliche Prüfen, Codelesen oder Post-Processing benötigt werden. Deep Learning besticht dagegen durch eine hohe Zuverlässigkeit bei den Erkennungsraten. Im Wettbewerb um die bessere Lösung stehen somit die Aufwände für eine algorithmische Umsetzung gegen die Zeit für Training und Vorklassifizierung anhand von Trainingsbildern. Dabei unterscheidet man zwischen dem Training zum Anlernen des neuronalen Netzes, der Implementierung des Netzes und der Inference, d.h. dem Ausführen der CNN-Algorithmik (Convolutional Neural Networks) des Netzes auf Bilder mit der Ausgabe eines Klassifizierungsergebnisses. Beim Training wird das Netz über die Parameter so lange angepasst, bis das erwartete Klassifizierungsergebnis vorliegt. Dies ist zeitaufwändig und setzt eine hohe Expertise voraus. Deep Learning benötigt zudem eine große Mengen vorklassifizierter Daten und eine hohe Rechenleistung. Je mehr Daten für das Antrainieren verwendet werden, desto höher ist die Vorhersagegenauigkeit bei der Klassifikation.

Silicon Software GmbH

Dieser Artikel erschien in inVISION 5 2018 - 30.10.18.
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