ИИИ Спортивный анализ данных - 30.11.2023 + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - 30.11.2023 + конспект от YandexGPT

00:02 Введение в свёртки и их типы

• Видео начинается с приветствия и объяснения темы видео: свёртки и их типы.
• Автор объясняет, что свёртки - это операции, которые применяются в нейронных сетях для обработки изображений.
• Он объясняет, что свёртки могут быть разных типов, включая обычную свёртку, которая работает с пространственной информацией, и свёртку, которая работает с цветовой информацией.

03:22 Примеры свёртки и их применение

• Автор приводит примеры свёртки и объясняет, как они работают.
• Он также объясняет, что свёртки могут быть применены для обучения нейронных сетей, которые затем могут быть использованы для обработки изображений.

09:18 Сравнение свёртки и их типов

• Автор сравнивает обычную свёртку и свёртку, которая работает с пространственной и цветовой информацией.
• Он объясняет, что обычная свёртка имеет больше параметров, но может быть более эффективной для обработки изображений.

14:00 Применение свёртки в нейронных сетях

• Автор объясняет, как свёртки могут быть использованы в нейронных сетях для обработки изображений.
• Он также приводит примеры нейронных сетей, которые используют разные типы свёртки для обработки изображений.

18:23 Сравнение подходов к свёртке

• В видео обсуждается, как разные подходы к свёртке влияют на количество операций, которые необходимо выполнить.
• При обычном подходе к свёртке, где свёртка применяется к каждому пикселю, количество операций увеличивается с увеличением размера изображения.
• При подходе, где свёртка применяется к каждому каналу, количество операций уменьшается, но увеличивается при масштабировании.

25:56 Применение свёртки к сегментации изображений

• В видео объясняется, что свёртка может быть использована для решения задач сегментации изображений, где необходимо выделить объект на фоне.
• В этом случае, свёртка применяется к каждому пикселю изображения, и на выходе получается бинарная маска, которая определяет, является ли пиксель объектом или фоном.
• Для решения этой задачи используется архитектура U-Net, которая сжимает и разжимает изображение, чтобы получить маску.

34:13 Трансформация изображения с помощью свертки

• В видео объясняется, как работает трансформация изображения с помощью свертки.
• Демонстрируется, как свертка может быть выполнена с помощью матрицы, которая умножается на вектор столбца.
• Это позволяет выполнить свертку за одно действие умножения матрицы на вектор.

42:37 Метрика для классификации изображений

• В видео обсуждается метрика, которая используется для классификации изображений.
• Она вычисляет мощность множества пересечения между эталонным изображением и предсказанным изображением.
• В случае идеального совпадения, метрика будет равна единице, а в случае полного несовпадения - нулю.
• Альтернативой является метрика Inter Union, которая вычисляет пересечение и объединение множеств.

49:20 Создание датасета из изображений

• В видео автор объясняет, как создать датасет из изображений, используя функции TensorFlow.
• Он объясняет, что датасет должен быть создан из входных и выходных изображений, которые будут преобразованы в матрицы.
• Затем автор объясняет, как применить аугментацию к изображениям, чтобы они были синхронными и соответствовали меткам.

01:00:52 Построение модели

• Автор переходит к построению модели, которая будет использоваться для обучения.
• Он объясняет, что модель будет состоять из кодировщика, декодера и декодера, которые будут работать параллельно.
• Он также объясняет, как будут работать эти блоки, и как они будут взаимодействовать друг с другом.
• В конце автор объясняет, как будет работать процесс обучения и как будет использоваться датасет для обучения модели.

01:05:24 Создание модели

• В видео обсуждается создание модели для задачи классификации изображений.
• Модель использует сверточные блоки для уменьшения размера изображения и применения свёрток с разными фильтрами.
• В конце видео модель получает предсказанные и настоящие изображения, и метрики используются для определения качества предсказаний.

01:13:29 Обучение модели

• Модель обучается с использованием бинарной кросс-энтропии и других метрик.
• Обучение происходит с использованием контрольных точек для сохранения модели и перезапуска обучения.
• В процессе обучения модель быстро сходится к около нулевым значениям, что говорит о ее быстром обучении.
• Однако, в процессе обучения возникают проблемы с сохранением модели на диске и распаковкой Zip-файлов.
• В конце видео автор обсуждает планы на будущее, включая работу с временными рядами и текстами.