بررسی ساختار شبکه های عصبی پیچشی و کپسولی در بینایی رایانه ای و مقایسه آنها

بینایی رایانه (CV) به سیستم های رایانه ای امکان می دهد تا با ترکیب سخت افزارهای تصویربرداری و مدل های هوش مصنوعی پیشرفته، اطلاعات بصری را تحلیل کنند. شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق، با الهام از ساختار مغز انسان، ابزارهای کلیدی در این فرآیند هستند که به شناسایی و استخراج الگوها در داده ها می پردازند. مسئله اصلی در بینایی رایانه، درک صحیح مدل عصبی از تصویر است. استفاده مستقیم از پیکسل های خام تصویر در مدل عصبی ساده کار صحیحی نیست؛ چون مشکلاتی مانند ناپایداری گرادیان ها، کاهش دقت مدل، حساسیت بیش از حد به نویز، بیش برازش، کشف نشدن الگوها، استخراج نشدن ویژگی های مهم داده و... را ایجاد می کند. برای حل این مشکلات استفاده از شبکه های عصبی پیچشی پیشنهاد شده است. نسخه های جدیدتری مانند شبکه های عصبی کپسولی نیز در حال توسعه هستند که در آینده قدرتمندتر خواهند بود. این روش ها می توانند به رایانه ها در کاربردهایی که نیاز به بینایی انسان گونه دارند، کمک بزرگی کنند.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی پیچشی ، شبکه های عصبی کپسولی ، بینایی رایانه ای ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی