Una convolución es un filtro que pasa sobre una imagen, la procesa, y extrae características que muestran algo en común en la imagen.
(Introducción a las redes neuronales convolucionales)
https://www.youtube.com/watch?v=mO1fNuOhjtw
Redes convolucionales y su importancia
La importancia del computer vision
¿Qué herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?
¿Qué son las redes convolucionales?
Mi primera red neuronal convolucional
Creando nuestra primera red convolucional
Entrenando nuestra primera red convolucional
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Manejo de imágenes con Python
Fundamentos de redes neuronales convolucionales
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Red Neuronal Convolucional (CNN)
Comparto este recurso de DotCSV, en el cual, enseña el como funcionan las Redes Neuronales Convolucionales: https://www.youtube.com/watch?v=V8j1oENVz00
Una red convolucional es una representación programática de la visión humana, que pasas por filtros para extraer información de relevancia de una imagen para poder clasificarla dentro de cierta categoria.
Qué son las redes convolucionales?
Una red convolucional es una representación programática de la visión humana, que pasas por filtros para extraer información de relevancia de una imagen para poder clasificarla dentro de cierta categoría.
Como funciona?
Una convolución es un filtro que pasa sobre una imagen desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha, la procesa pasando uno a uno por los pixeles de la imagen y extrae características que muestran algo en común en la imagen.
Analizan las imágenes desde sus bordes, características, forma, etc.; todo lo que el cerebro ha sido entrenado, de la misma forma lo hace una red convolucional, de una manera más programática de llevarlo a cabo.
A modo de sumario:
-
Red neuronal especializada en el reconocimiento de imágenes.
-
Intenta simular el comportamiento de la corteza visual del cerebro humano.
-
el Kernel Size se refiere al tamaño del filtro, que como es cuadrado solo se indica una de las dimensiones.
-
el Padding es el tamaño del marco (en pixeles adicionales) que se agrega a la imagen, de tal forma que los pixeles de las esquinas y bordes de la imagen original, no se pierdan del todo con la convolución.
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