Как обработать изображение YUV422 (YUYV) как ввод CNN?
Это произошло со мной снова, вместе с сервером, загружающим html-файлы, а не обработкой. Я не использовал веб-сервер Apache некоторое время на компьютере, а между тем Ubuntu обновлялся как еще две версии изначально установленных LTS. Теперь это
$ cat /etc/issue
Ubuntu 16.04 LTS
Итак, php работал так:
$ sudo apt-get install lamp-server^
$ sudo a2enmod php7.0
$ sudo service apache2 restart
Теперь веб-сервер разбирал php. Возможно, теперь вам нужно обновить некоторые веб-страницы, так как теперь php7.0 работает там, где это было до запуска php5. О, хорошо.
1 ответ
Сверточные нейронные сети, реализованные в общих структурах, таких как TensorFlow, PyTorch и т. Д., Сохраняют каналы в плоском виде. То есть каждый канал (R, G, B или Y, U, V) хранится в непрерывной области со всеми пикселями в изображении (ширина х высота). Это в отличие от формата, в котором данные канала чередуются внутри каждого пикселя. Таким образом, вам нужно будет сэмплировать субсэмплированные УФ-каналы, чтобы они соответствовали размеру Y-канала, а затем подать их в сеть так же, как данные RGB.
Другие считают, что он работает нормально, но не достигает производительности RGB. См. https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark/blob/master/Colorspace.md и Влияние цветового пространства изображения на производительность сверточных нейронных сетей К. Суманта Reddy; Упасна сингх; Пракаш К Уттам.
Маловероятно, что преобразование YUV в RGB станет узким местом. RGB имеет явное преимущество в том, что можно использовать много превосходных моделей с предварительной подготовкой (трансферное обучение).