Cursusinhoud

Essentiële Computervisie

1. Introductie tot Computer Vision

Wat is computer vision?Grondbeginselen van Beeldverwerking Lineaire Algebra voor Beeldmanipulatie

2. Beeldverwerking met OpenCV

Basistransformaties Fouriertransformatie Laagdoorlaat- en Hoogdoorlaatfilters Ruisonderdrukking en Vervaging Histogramegalisatie Superresolutietechnieken Randdetectie Hoek- en Blobdetectie

3. Convolutionele Neurale Netwerken

Introductie tot Convolutionele Neurale Netwerken Convolutielagen Pooling-Lagen Afvlakken Activatiefuncties Overzicht van Populaire CNN-Modellen Uitdaging: Het Bouwen van een CNN

4. Objectdetectie

Objectlokalisatie Objectdetectie Voorspellingen van Begrenzingsvakken Overlapping over Union (IoU) en Evaluatiemaatstaven Non-max Suppressie (NMS)Ankerboxen Overzicht van het YOLO-Model Uitdaging: Objectdetectie met Aangepast Model en YOLO

5. Overzicht van Geavanceerde Onderwerpen

Transferleren in Computervisie Overzicht van Gezichtsherkenning Overzicht van Beeldgeneratie

Activatiefuncties

Waarom activatiefuncties cruciaal zijn in CNN's

Activatiefuncties brengen non-lineariteit in CNN's, waardoor ze complexe patronen kunnen leren die een eenvoudig lineair model niet kan bereiken. Zonder activatiefuncties zouden CNN's moeite hebben om ingewikkelde relaties in data te detecteren, wat hun effectiviteit bij beeldherkenning en classificatie beperkt. De juiste activatiefunctie beïnvloedt de trainingssnelheid, stabiliteit en algehele prestaties.

Veelvoorkomende activatiefuncties

ReLU (rectified linear unit): de meest gebruikte activatiefunctie in CNN's. Deze laat alleen positieve waarden door en zet alle negatieve invoer op nul, wat het computationeel efficiënt maakt en het verdwijnen van gradiënten voorkomt. Sommige neuronen kunnen echter inactief worden door het "dode ReLU"-probleem;

f (x) = max (0, x)

Leaky ReLU: een variant van ReLU die kleine negatieve waarden toestaat in plaats van deze op nul te zetten, waardoor inactieve neuronen worden voorkomen en de gradiëntenstroom wordt verbeterd;

f (x) = {\begin{cases} x & , x > 0 \\ α x & , x \leq 0 \end{cases}

Sigmoid: comprimeert invoerwaarden tot een bereik tussen 0 en 1, waardoor het nuttig is voor binaire classificatie. Het heeft echter last van verdwijnende gradiënten in diepe netwerken;

f (x) = \frac{1}{1 + e^{- x}}

Tanh: vergelijkbaar met Sigmoid maar geeft waarden tussen -1 en 1, waardoor activaties rond nul gecentreerd worden;

f (x) = \frac{e^{x} - e^{- x}}{e^{x} + e^{- x}}

Softmax: typisch gebruikt in de laatste laag voor multi-klasse classificatie, Softmax zet ruwe netwerkuitgangen om in waarschijnlijkheden, waarbij wordt gegarandeerd dat deze optellen tot één voor betere interpretatie.

f (x_{i}) = \frac{e^{x_{i}}}{\sum_{j}^{} e^{x_{j}}}

De juiste activatiefunctie kiezen

ReLU is de standaardkeuze voor verborgen lagen vanwege de efficiëntie en sterke prestaties, terwijl Leaky ReLU een betere optie is wanneer neuron-inactiviteit een probleem wordt. Sigmoid en Tanh worden over het algemeen vermeden in diepe CNN's, maar kunnen nog steeds nuttig zijn in specifieke toepassingen. Softmax blijft essentieel voor multi-klasse classificatietaken en zorgt voor duidelijke, op waarschijnlijkheid gebaseerde voorspellingen.

Het selecteren van de juiste activatiefunctie is cruciaal voor het optimaliseren van de prestaties van CNN's, het balanceren van efficiëntie en het voorkomen van problemen zoals vervaag- of explodeergradiënten. Elke functie draagt op unieke wijze bij aan hoe een netwerk visuele data verwerkt en leert.

1. Waarom heeft ReLU de voorkeur boven Sigmoid in diepe CNN's?

2. Welke activatiefunctie wordt vaak gebruikt in de laatste laag van een multi-klasse classificatie CNN?

3. Wat is het belangrijkste voordeel van Leaky ReLU ten opzichte van standaard ReLU?

Waarom heeft ReLU de voorkeur boven Sigmoid in diepe CNN's?

Select the correct answer

ReLU voorkomt overfitting beter dan Sigmoid.

ReLU kan omgaan met multi-klasse classificatie.

ReLU voorkomt verdwijnende gradiënten en versnelt de training.

Sigmoid is computationeel efficiënter.

Welke activatiefunctie wordt vaak gebruikt in de laatste laag van een multi-klasse classificatie CNN?

Select the correct answer

ReLU

Tanh

Leaky ReLU

Softmax

Wat is het belangrijkste voordeel van Leaky ReLU ten opzichte van standaard ReLU?

Select the correct answer

Het elimineert de noodzaak voor een Softmax-laag.

Het voorkomt inactieve neuronen door kleine negatieve uitgangen toe te staan.

Het normaliseert waarden tussen -1 en 1.

Het zorgt ervoor dat alle neuronen positieve waarden uitsturen.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 5

Vraag AI

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

Cursusinhoud

Essentiële Computervisie

1. Introductie tot Computer Vision

Wat is computer vision?Grondbeginselen van Beeldverwerking Lineaire Algebra voor Beeldmanipulatie

2. Beeldverwerking met OpenCV

Basistransformaties Fouriertransformatie Laagdoorlaat- en Hoogdoorlaatfilters Ruisonderdrukking en Vervaging Histogramegalisatie Superresolutietechnieken Randdetectie Hoek- en Blobdetectie

3. Convolutionele Neurale Netwerken

Introductie tot Convolutionele Neurale Netwerken Convolutielagen Pooling-Lagen Afvlakken Activatiefuncties Overzicht van Populaire CNN-Modellen Uitdaging: Het Bouwen van een CNN

4. Objectdetectie

5. Overzicht van Geavanceerde Onderwerpen

Transferleren in Computervisie Overzicht van Gezichtsherkenning Overzicht van Beeldgeneratie

Activatiefuncties

Waarom activatiefuncties cruciaal zijn in CNN's

Veelvoorkomende activatiefuncties

ReLU (rectified linear unit): de meest gebruikte activatiefunctie in CNN's. Deze laat alleen positieve waarden door en zet alle negatieve invoer op nul, wat het computationeel efficiënt maakt en het verdwijnen van gradiënten voorkomt. Sommige neuronen kunnen echter inactief worden door het "dode ReLU"-probleem;

f (x) = max (0, x)

Leaky ReLU: een variant van ReLU die kleine negatieve waarden toestaat in plaats van deze op nul te zetten, waardoor inactieve neuronen worden voorkomen en de gradiëntenstroom wordt verbeterd;

f (x) = {\begin{cases} x & , x > 0 \\ α x & , x \leq 0 \end{cases}

Sigmoid: comprimeert invoerwaarden tot een bereik tussen 0 en 1, waardoor het nuttig is voor binaire classificatie. Het heeft echter last van verdwijnende gradiënten in diepe netwerken;

f (x) = \frac{1}{1 + e^{- x}}

Tanh: vergelijkbaar met Sigmoid maar geeft waarden tussen -1 en 1, waardoor activaties rond nul gecentreerd worden;

f (x) = \frac{e^{x} - e^{- x}}{e^{x} + e^{- x}}

Softmax: typisch gebruikt in de laatste laag voor multi-klasse classificatie, Softmax zet ruwe netwerkuitgangen om in waarschijnlijkheden, waarbij wordt gegarandeerd dat deze optellen tot één voor betere interpretatie.

f (x_{i}) = \frac{e^{x_{i}}}{\sum_{j}^{} e^{x_{j}}}

De juiste activatiefunctie kiezen

1. Waarom heeft ReLU de voorkeur boven Sigmoid in diepe CNN's?

2. Welke activatiefunctie wordt vaak gebruikt in de laatste laag van een multi-klasse classificatie CNN?

3. Wat is het belangrijkste voordeel van Leaky ReLU ten opzichte van standaard ReLU?

Waarom heeft ReLU de voorkeur boven Sigmoid in diepe CNN's?

Select the correct answer

ReLU voorkomt overfitting beter dan Sigmoid.

ReLU kan omgaan met multi-klasse classificatie.

ReLU voorkomt verdwijnende gradiënten en versnelt de training.

Sigmoid is computationeel efficiënter.

Welke activatiefunctie wordt vaak gebruikt in de laatste laag van een multi-klasse classificatie CNN?

Select the correct answer

ReLU

Tanh

Leaky ReLU

Softmax

Wat is het belangrijkste voordeel van Leaky ReLU ten opzichte van standaard ReLU?

Select the correct answer

Het elimineert de noodzaak voor een Softmax-laag.

Het voorkomt inactieve neuronen door kleine negatieve uitgangen toe te staan.

Het normaliseert waarden tussen -1 en 1.

Het zorgt ervoor dat alle neuronen positieve waarden uitsturen.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 5