Compreendendo as Camadas de Convolução

Camadas de convolução são o núcleo das redes neurais convolucionais (CNNs). Elas aplicam a convolução, onde uma pequena matriz chamada filtro (ou kernel) desliza sobre uma imagem para detectar bordas, texturas e formas. Isso permite que as CNNs processem imagens de forma mais eficiente do que redes tradicionais.

Em vez de analisar uma imagem inteira de uma vez, as CNNs a dividem em seções menores, detectando características em diferentes níveis. Camadas iniciais reconhecem padrões simples como bordas, enquanto camadas mais profundas detectam estruturas complexas.

Como a Convolução Funciona

A convolução envolve um filtro (kernel) movendo-se sobre uma imagem, seguindo estes passos:

1. Aplicar o kernel no canto superior esquerdo da imagem.

2. Realizar multiplicação elemento a elemento entre o kernel e os valores dos pixels.

3. Somar os produtos para gerar um pixel de saída.

4. Mover o kernel de acordo com o stride e repetir.

5. Gerar um mapa de características que destaca os padrões detectados.

Múltiplos filtros permitem que as CNNs capturem diferentes características, como bordas verticais, curvas e texturas.

Filtros (Kernels):

Filtros desempenham um papel fundamental na extração de padrões significativos de imagens. Diferentes tipos de filtros se especializam na identificação de várias características:

• Filtros de detecção de bordas: identificam limites de objetos ao detectar mudanças abruptas de intensidade (por exemplo, filtros Sobel, Prewitt e Laplaciano);

• Filtros de textura: capturam padrões repetitivos como ondas ou grades (por exemplo, filtros de Gabor);

• Filtros de nitidez: realçam detalhes da imagem ao amplificar componentes de alta frequência;

• Filtros de desfoque: reduzem ruídos e suavizam imagens (por exemplo, filtro de desfoque Gaussiano);

• Filtros de relevo: destacam bordas e adicionam efeito 3D ao enfatizar profundidade.

Cada filtro é treinado para detectar padrões específicos e contribui para a construção de representações hierárquicas de características em CNNs profundas.

Camadas de convolução reutilizam o mesmo filtro em toda a imagem, reduzindo parâmetros e tornando as CNNs eficientes. No entanto, camadas localmente conectadas especializadas utilizam filtros diferentes para diferentes regiões quando necessário.

Ao empilhar camadas de convolução, as CNNs extraem padrões detalhados, tornando-se eficazes para classificação de imagens, detecção de objetos e tarefas de visão computacional.

Hiperparâmetros:

• Stride: controla o quanto o filtro se desloca a cada passo;

• Padding: adiciona pixels para controlar o tamanho da saída (padding same preserva o tamanho, padding valid reduz);

• Número de filtros (profundidade): mais filtros melhoram a detecção de características, mas aumentam o custo computacional.

Antes do próximo capítulo, é necessário lembrar:

Embora as camadas convolucionais possam diminuir o tamanho da saída, seu objetivo principal é a extração de características, não a redução de dimensionalidade. As camadas de pooling, por outro lado, reduzem explicitamente a dimensionalidade enquanto mantêm informações importantes, garantindo eficiência nas camadas mais profundas.