An Introduction to Image Classification: From Designed Models to End-to-End Learning = Image classification is a fundamental aspect of computer vision, with numerous applications in various fields such as healthcare, finance, marketing, and entertainment. Traditional methods for image classification involve feature extraction and classification in feature space, where features are extracted from images and then classified using machine learning algorithms. However, current state-of-the-art methods utilize end-to-end learning with deep neural networks, where feature extraction and classification are integrated into the model. Understanding traditional image classification is essential because many of its design concepts directly correspond to components of a neural network, which can help demystify the behavior of these networks that may seem opaque at first sight. The book starts by introducing methods for model-driven feature extraction and classification, including basic computer vision techniques for extracting high-level semantics from images. A brief overview of probabilistic classification with generative and discriminative classifiers is then provided. Next, neural networks are presented as a means to learn a classification model directly from labeled sample images, with individual components of the network discussed. The relationships between network components and those of a traditional designed model are explored, and different concepts for regularizing model training are explained. Finally, various methods for analyzing what a network has learned are covered in the closing section of the book.

Введение в классификацию изображений: От разработанных моделей до сквозного обучения = Классификация изображений является фундаментальным аспектом компьютерного зрения с многочисленными приложениями в различных областях, таких как здравоохранение, финансы, маркетинг и развлечения. Традиционные методы классификации изображений включают извлечение признаков и классификацию в пространстве признаков, где признаки извлекаются из изображений и затем классифицируются с использованием алгоритмов машинного обучения. Однако современные современные методы используют сквозное обучение с глубокими нейронными сетями, где извлечение признаков и классификация интегрированы в модель. Понимание традиционной классификации изображений имеет важное значение, потому что многие из ее концепций дизайна напрямую соответствуют компонентам нейронной сети, что может помочь демистифицировать поведение этих сетей, которые могут показаться непрозрачными с первого взгляда. Книга начинается с введения методов извлечения и классификации признаков на основе моделей, включая базовые методы компьютерного зрения для извлечения семантики высокого уровня из изображений. Затем приводится краткий обзор вероятностной классификации с генеративными и дискриминативными классификаторами. Далее нейронные сети представлены как средство изучения модели классификации непосредственно из помеченных выборочных изображений с обсуждением отдельных компонентов сети. Изучаются отношения между компонентами сети и компонентами традиционной разработанной модели, и объясняются различные концепции регуляризации обучения модели. Наконец, различные методы анализа того, что сеть узнала, рассматриваются в заключительном разделе книги.

Introduction à la classification des images : Des modèles développés à l'apprentissage de bout en bout = La classification des images est un aspect fondamental de la vision par ordinateur avec de nombreuses applications dans différents domaines tels que la santé, la finance, le marketing et le divertissement. s méthodes traditionnelles de classification des images consistent à extraire les traits et à les classer dans l'espace des traits, où les traits sont extraits des images puis classés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Cependant, les méthodes modernes modernes utilisent l'apprentissage de bout en bout avec des réseaux neuronaux profonds, où l'extraction des traits et la classification sont intégrées dans le modèle. Il est important de comprendre la classification traditionnelle des images, car bon nombre de ses concepts de conception correspondent directement aux composants du réseau neuronal, ce qui peut aider à démystifier le comportement de ces réseaux qui peuvent sembler opaques à première vue. livre commence par l'introduction de méthodes d'extraction et de classification des caractéristiques basées sur des modèles, y compris des méthodes de base de vision par ordinateur pour extraire des sémantiques de haut niveau des images. On donne ensuite un bref aperçu de la classification probabiliste avec les classificateurs génériques et discriminatoires. Par la suite, les réseaux neuronaux sont présentés comme un moyen d'étudier le modèle de classification directement à partir d'images échantillonnées marquées avec une discussion des composants individuels du réseau. s relations entre les composantes du réseau et celles du modèle traditionnel sont étudiées et les différents concepts de régularisation de l'apprentissage du modèle sont expliqués. Enfin, les différentes méthodes d'analyse de ce que le réseau a appris sont examinées dans la dernière partie du livre.

Introducción a la clasificación de imágenes: Desde los modelos desarrollados hasta el aprendizaje transversal = La clasificación de imágenes es un aspecto fundamental de la visión por ordenador con numerosas aplicaciones en diversos campos como la salud, las finanzas, el marketing y el entretenimiento. métodos tradicionales de clasificación de imágenes incluyen la extracción de rasgos y la clasificación en el espacio de rasgos, donde los rasgos se extraen de las imágenes y luego se clasifican usando algoritmos de aprendizaje automático. n embargo, las técnicas modernas actuales utilizan el aprendizaje transversal con redes neuronales profundas, donde la extracción de rasgos y la clasificación se integran en el modelo. Entender la clasificación tradicional de imágenes es esencial porque muchos de sus conceptos de diseño se corresponden directamente con los componentes de la red neuronal, lo que puede ayudar a desmitificar el comportamiento de estas redes, que pueden parecer opacas a primera vista. libro comienza con la introducción de métodos de extracción y clasificación de rasgos basados en modelos, incluyendo métodos básicos de visión por computadora para extraer la semántica de alto nivel de las imágenes. A continuación se ofrece una breve visión general de la clasificación probabilística con clasificadores generativos y discriminatorios. A continuación, las redes neuronales se presentan como un medio para estudiar el modelo de clasificación directamente a partir de imágenes selectivas marcadas con la discusión de los componentes individuales de la red. Se estudian las relaciones entre los componentes de la red y los componentes del modelo tradicional desarrollado, y se explican los diferentes conceptos de regularización del aprendizaje del modelo. Por último, las diferentes técnicas de análisis de lo aprendido por la red se abordan en la sección final del libro.

Introdução à classificação de imagens: desde modelos desenvolvidos até a aprendizagem transversal = Classificação de imagens é um aspecto fundamental da visão computacional, com múltiplas aplicações em vários campos, tais como saúde, finanças, marketing e entretenimento. Os métodos tradicionais de classificação de imagens incluem extração de sinais e classificação no espaço de sinais, onde os sinais são extraídos de imagens e então classificados usando algoritmos de aprendizagem automática. No entanto, as técnicas modernas modernas utilizam o aprendizado em linha com redes neurais profundas, onde a extração de sinais e classificação são integrados ao modelo. Compreender a classificação tradicional de imagens é importante porque muitos de seus conceitos de design correspondem diretamente aos componentes da rede neural, o que pode ajudar a desmistificar o comportamento dessas redes, que podem parecer opacos à primeira vista. O livro começa introduzindo técnicas de extração e classificação de sinais baseadas em modelos, incluindo técnicas básicas de visão computadorizada para extrair semânticas de alto nível de imagens. Em seguida, há um resumo da classificação provável com classificadores genéricos e discriminatórios. A seguir, as redes neurais são apresentadas como ferramentas para estudar o modelo de classificação diretamente a partir de imagens seletivas marcadas com a discussão de componentes individuais da rede. As relações entre os componentes da rede e os componentes do modelo tradicional desenvolvido são estudadas, e os diferentes conceitos de regularização do aprendizado do modelo são explicados. Finalmente, vários métodos para analisar o que a rede aprendeu são tratados na seção final do livro.

Introduzione alla classificazione delle immagini: dai modelli sviluppati all'apprendimento completo = La classificazione delle immagini è un aspetto fondamentale della visione informatica con numerose applicazioni in diversi ambiti quali salute, finanza, marketing e intrattenimento. I metodi tradizionali di classificazione delle immagini includono l'estrazione dei segni e la classificazione nello spazio dei segni, dove i segni vengono recuperati dalle immagini e quindi classificati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Tuttavia, le moderne tecniche avanzate utilizzano l'apprendimento completo con reti neurali profonde, dove l'estrazione dei segni e la classificazione sono integrate nel modello. La comprensione della classificazione tradizionale delle immagini è importante perché molti dei suoi concetti di design corrispondono direttamente ai componenti della rete neurale, il che può aiutare a demistizzare il comportamento di queste reti che possono sembrare opache a prima vista. Il libro inizia con l'introduzione di metodi di estrazione e classificazione dei segni basati su modelli, inclusi metodi di visione informatica di base per estrarre semantiche di alto livello dalle immagini. Poi una breve panoramica della classificazione probabile con classificatori generali e discriminatori. Di seguito, le reti neurali vengono presentate come uno strumento per studiare il modello di classificazione direttamente da immagini selettive contrassegnate che discutono singoli componenti della rete. studiano le relazioni tra i componenti della rete e quelli del modello tradizionale sviluppato e si spiegano i diversi concetti di regolarizzazione dell'apprendimento del modello. Infine, i vari metodi per analizzare ciò che la rete ha imparato sono trattati nella sezione finale del libro.

Einführung in die Bildklassifizierung: Von entwickelten Modellen bis zum Ende-zu-Ende-rnen = Die Bildklassifizierung ist ein grundlegender Aspekt der Computer Vision mit zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und Unterhaltung. Herkömmliche Methoden zur Klassifizierung von Bildern umfassen die Merkmalsextraktion und Klassifizierung im Merkmalsraum, bei der Merkmale aus Bildern extrahiert und dann mithilfe von Algorithmen des maschinellen rnens klassifiziert werden. Moderne moderne Methoden verwenden jedoch End-to-End-Training mit tiefen neuronalen Netzen, bei denen die Merkmalsextraktion und Klassifizierung in das Modell integriert sind. Das Verständnis der traditionellen Bildklassifizierung ist wichtig, da viele ihrer Designkonzepte direkt mit den Komponenten eines neuronalen Netzwerks übereinstimmen, was dazu beitragen kann, das Verhalten dieser Netzwerke zu entmystifizieren, die auf den ersten Blick undurchsichtig erscheinen. Das Buch beginnt mit der Einführung modellbasierter Methoden zur Extraktion und Klassifizierung von Merkmalen, einschließlich grundlegender Computer-Vision-Techniken zur Extraktion von High-vel-Semantik aus Bildern. Anschließend wird ein kurzer Überblick über die probabilistische Klassifikation mit generativen und diskriminativen Klassifikatoren gegeben. Im Folgenden werden neuronale Netze als Mittel zur Untersuchung des Klassifikationsmodells direkt aus den markierten Abtastbildern mit einer Diskussion der einzelnen Netzkomponenten dargestellt. Die Beziehungen zwischen den Netzwerkkomponenten und den Komponenten des traditionell entwickelten Modells werden untersucht und verschiedene Konzepte zur Regularisierung des Modelltrainings erläutert. Schließlich werden verschiedene Methoden zur Analyse dessen, was das Netzwerk gelernt hat, im letzten Abschnitt des Buches behandelt.

Wprowadzenie do klasyfikacji obrazu: Od opracowanych modeli do uczenia się od końca do końca = Klasyfikacja obrazu jest podstawowym aspektem wizji komputerowej z licznymi zastosowaniami w różnych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, marketing i rozrywka. Tradycyjne techniki klasyfikacji obrazu obejmują ekstrakcję funkcji i klasyfikację w przestrzeni funkcji, gdzie funkcje są wyodrębniane z obrazów, a następnie klasyfikowane przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Nowoczesne metody wykorzystują jednak uczenie się od końca do końca z głębokimi sieciami neuronowymi, w których ekstrakcja i klasyfikacja funkcji są zintegrowane z modelem. Zrozumienie tradycyjnej klasyfikacji obrazu jest ważne, ponieważ wiele jego koncepcji konstrukcyjnych bezpośrednio odpowiada komponentom sieci neuronowej, co może pomóc zdemontować zachowanie tych sieci, które mogą wydawać się nieprzejrzyste na rzut oka. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia opartych na modelu technik ekstrakcji funkcji i klasyfikacji, w tym podstawowych technik wizji komputerowej do ekstrakcji semantyki wysokiego poziomu z obrazów. Następnie przedstawiono krótki przegląd klasyfikacji probabilistycznej z klasyfikatorami generatywnymi i dyskryminacyjnymi. Ponadto sieci neuronowe są prezentowane jako sposób badania modelu klasyfikacyjnego bezpośrednio z oznakowanych przykładowych obrazów z omówieniem poszczególnych elementów sieci. Badane są relacje między komponentami sieciowymi i komponentami tradycyjnego modelu rozwiniętego oraz wyjaśnione są różne koncepcje regularyzacji uczenia się modelu. Na koniec w końcowej części książki omówiono różne metody analizy tego, czego dowiedziała się sieć.

מבוא לסיווג תמונה: החל ממודלים מפותחים ועד למידה מקצה לקצה = סיווג תמונה הוא היבט בסיסי בראייה ממוחשבת עם יישומים רבים בתחומים שונים כגון בריאות, מימון, שיווק ובידור. טכניקות סיווג תמונות מסורתיות כוללות מיצוי מאפיינים וסיווג במרחב המאפיין, שבו תכונות מופקות מתמונות ולאחר מכן מסווגות באמצעות אלגוריתמי למידת מכונה. עם זאת, שיטות מודרניות משתמשות בלמידה מקצה לקצה עם רשתות עצביות עמוקות, בהן מיצוי וסיווג מאפיינים משולבים במודל. הבנת סיווג התדמית המסורתי חשובה משום שרבים מתפיסות העיצוב שלה תואמות באופן ישיר לרכיבים של רשת עצבית, שיכולה לעזור לדכא את ההתנהגות של רשתות אלה, אשר עלולות להיראות אטומות במבט חטוף. הספר מתחיל עם הצגתן של טכניקות מיצוי וסיווג מאפיינים מבוססות מודל, כולל טכניקות בסיסיות לראיית מחשב כדי להוציא סמנטיקה ברמה גבוהה מתמונות. סקירה קצרה של סיווג הסתברותי עם מסווגים מחוללים ומפלים מסופק אז. בנוסף, רשתות עצביות מוצגות כאמצעי לחקר מודל סיווג ישירות מתמונות מדגם עם דיון על רכיבי רשת בודדים. היחסים בין רכיבי הרשת למרכיבים של המודל המסורתי המפותח נלמדים, ומושגים שונים של סדרי למידה מודלים מוסברים. לבסוף, שיטות שונות לניתוח מה שלמדה הרשת נידונות בחלק האחרון של הספר.''

Görüntü sınıflandırmasına giriş: Geliştirilen modellerden uçtan uca öğrenmeye = Görüntü sınıflandırması, sağlık, finans, pazarlama ve eğlence gibi çeşitli alanlarda sayısız uygulama ile bilgisayar görüşünün temel bir yönüdür. Geleneksel görüntü sınıflandırma teknikleri, özelliklerin görüntülerden çıkarıldığı ve daha sonra makine öğrenme algoritmaları kullanılarak sınıflandırıldığı özellik uzayında özellik çıkarma ve sınıflandırmayı içerir. Bununla birlikte, modern modern yöntemler, özellik çıkarma ve sınıflandırmanın modele entegre edildiği derin sinir ağları ile uçtan uca öğrenmeyi kullanır. Geleneksel görüntü sınıflandırmasını anlamak önemlidir, çünkü tasarım kavramlarının çoğu doğrudan bir sinir ağının bileşenlerine karşılık gelir, bu da bir bakışta opak görünebilecek bu ağların davranışını açığa çıkarmaya yardımcı olabilir. Kitap, görüntülerden üst düzey semantik çıkarmak için temel bilgisayar görme teknikleri de dahil olmak üzere model tabanlı özellik çıkarma ve sınıflandırma tekniklerinin tanıtılmasıyla başlar. Daha sonra, üretken ve ayrımcı sınıflandırıcılarla olasılıksal sınıflandırmaya kısa bir genel bakış sağlanır. Ayrıca, sinir ağları, tek tek ağ bileşenlerinin tartışılmasıyla doğrudan etiketli örnek görüntülerden bir sınıflandırma modelini incelemenin bir aracı olarak sunulmaktadır. Ağ bileşenleri ve geleneksel geliştirilen modelin bileşenleri arasındaki ilişkiler incelenir ve model öğrenme düzenliliğinin farklı kavramları açıklanır. Son olarak, ağın öğrendiklerini analiz etmenin çeşitli yöntemleri kitabın son bölümünde tartışılmaktadır.

مقدمة لتصنيف الصور: من النماذج المطورة إلى التعلم من طرف إلى طرف = تصنيف الصور هو جانب أساسي من رؤية الكمبيوتر مع العديد من التطبيقات في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتمويل والتسويق والترفيه. تشمل تقنيات تصنيف الصور التقليدية استخراج الميزات وتصنيفها في مساحة الميزات، حيث يتم استخراج الميزات من الصور ثم تصنيفها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. ومع ذلك، تستخدم الطرق الحديثة التعلم من طرف إلى طرف مع الشبكات العصبية العميقة، حيث يتم دمج ميزات الاستخراج والتصنيف في النموذج. يعد فهم تصنيف الصور التقليدي أمرًا مهمًا لأن العديد من مفاهيم التصميم الخاصة به تتوافق بشكل مباشر مع مكونات الشبكة العصبية، والتي يمكن أن تساعد في إزالة الغموض عن سلوك هذه الشبكات، والتي قد تبدو مبهمة في لمحة. يبدأ الكتاب بإدخال تقنيات استخراج وتصنيف الميزات القائمة على النماذج، بما في ذلك تقنيات الرؤية الحاسوبية الأساسية لاستخراج دلالات عالية المستوى من الصور. ثم تقدم لمحة عامة موجزة عن التصنيف الاحتمالي مع المصنفات التوليدية والتمييزية. علاوة على ذلك، يتم تقديم الشبكات العصبية كوسيلة لدراسة نموذج التصنيف مباشرة من صور العينة المصنفة مع مناقشة مكونات الشبكة الفردية. تتم دراسة العلاقات بين مكونات الشبكة ومكونات النموذج التقليدي المطور، ويتم شرح مفاهيم مختلفة لتسوية التعلم النموذجي. أخيرًا، تمت مناقشة طرق مختلفة لتحليل ما تعلمته الشبكة في القسم الأخير من الكتاب.

이미지 분류 소개: 개발 된 모델에서 엔드 투 엔드 학습에 이르기까지 = 이미지 분류는 의료, 금융, 마케팅 및 엔터테인먼트와 같은 다양한 분야의 수많은 응용 분야에서 컴퓨터 비전의 기본 측면입니다. 전통적인 이미지 분류 기술에는 기능 공간에서의 기능 추출 및 분류가 포함되며, 여기서 기능은 이미지에서 추출되고 기계 학습 알고리즘을 사용하여 분류됩니다 그러나 현대의 최신 방법은 기능 추출 및 분류가 모델에 통합 된 심층 신경망을 통해 엔드 투 엔드 학습을 사용합니다. 전통적인 이미지 분류를 이해하는 것은 많은 설계 개념이 신경망의 구성 요소와 직접 일치하기 때문에 이러한 네트워크의 동작을 미스터리하는 데 도움이 될 수 있으므로 한 눈에 불투명 해 보일 수 있습니다. 이 책은 이미지에서 고급 의미론을 추출하는 기본 컴퓨터 비전 기술을 포함하여 모델 기반 기능 추출 및 분류 기술의 도입으로 시작됩니다. 그런 다음 생성 및 차별 분류기를 사용한 확률 분류에 대한 간략한 개요가 제공됩니다. 또한 신경망은 개별 네트워크 구성 요소에 대한 토론과 함께 레이블이 지정된 샘플 이미지에서 직접 분류 모델을 연구하는 수단으로 제시됩니다. 네트워크 구성 요소와 기존 개발 모델의 구성 요소 간의 관계를 연구하고 모델 학습 정규화의 다른 개념을 설명합니다. 마지막으로, 네트워크가 배운 것을 분석하는 다양한 방법이 책의 마지막 섹션에서 논의됩니다.

画像分類の紹介：先進モデルからエンドツーエンドの学習まで=画像分類は、ヘルスケア、金融、マーケティング、エンターテイメントなど、さまざまな分野で多数のアプリケーションを持つコンピュータビジョンの基本的な側面です。従来の画像分類技術には、特徴空間における特徴抽出と分類があり、特徴を画像から抽出し、機械学習アルゴリズムを使用して分類する。しかし、現代の手法では、ディープニューラルネットワークを用いたエンドツーエンド学習が用いられており、特徴抽出と分類がモデルに統合されている。従来の画像分類を理解することは重要です。なぜなら、その設計概念の多くはニューラルネットワークの構成要素に直接対応しており、これらのネットワークの挙動を解明するのに役立ち、一目で不透明に見える可能性があるからです。この本は、画像からハイレベルな意味論を抽出するための基本的なコンピュータビジョン技術を含む、モデルベースの特徴抽出と分類技術の導入から始まります。次に、生成分類と差別分類を伴う確率分類の概要を説明します。さらに、ニューラルネットワークは、ラベル付けされたサンプルイメージから直接分類モデルを研究する手段として、個々のネットワークコンポーネントについて議論する。従来開発されたモデルのネットワークコンポーネントとコンポーネントの関係を研究し、モデル学習規則化のさまざまな概念を説明します。最後に、本の最後のセクションでは、ネットワークが学んだことを分析するさまざまな方法について説明します。

圖像分類簡介：從開發模型到端到端學習=圖像分類是計算機視覺的基本方面，在健康，金融，市場營銷和娛樂等各個領域都有許多應用。傳統的圖像分類方法涉及特征提取和特征空間分類，其中特征是從圖像中提取的，然後使用機器學習算法進行分類。但是，現代技術使用具有深度神經網絡的端到端學習，其中特征提取和分類已集成到模型中。了解傳統的圖像分類很重要，因為它的許多設計概念直接對應於神經網絡的組件，這可能有助於揭示這些網絡的行為，這些網絡乍一看似乎是不透明的。本書首先介紹了基於模型的特征提取和分類技術，包括從圖像中提取高級語義的基本計算機視覺技術。然後簡要介紹了具有生成和歧視性分類器的概率分類。此外，通過討論網絡的各個組成部分，將神經網絡作為直接從標記的樣本圖像中學習分類模型的一種方法。研究了網絡組件與傳統開發模型組件之間的關系，並解釋了模型學習的各種正則化概念。最後，本書的最後一部分討論了分析網絡所學知識的各種方法。