Masterclass ¡ Kapitel 18
Bilder als Tensoren
Wie NOVA Bilder mathematisch sieht
Du verstehst, wie aus einem Bild ein Tensor wird, warum Normalisierung wichtig ist und warum CNNs Nachbarschaften besser nutzen als einfache MLPs.
Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.
Abschnitt 3 von 4Kapitel 18
18.3 Warum ein CNN besser passt als ein flaches MLP
Warum ein CNN besser passt als ein flaches MLP
Ein MLP wßrde alle Pixel flach nebeneinander sehen. Dabei geht die räumliche Struktur verloren.
Ein CNN arbeitet mit kleinen Filtern, die lokale Nachbarschaften betrachten.
Das passt viel besser zu Bildern, weil Kanten, Texturen, Ecken und Formen lokal entstehen.
Bezug zu Kapitel 6
- â˘Kapitel 6 erklärte Filter theoretisch.
- â˘NovaVisionNet benutzt genau diese Idee praktisch.
- â˘FrĂźhe Filter erkennen einfache Muster.
- â˘Spätere Layer kombinieren diese Muster zu komplexeren Merkmalen.
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RTX-Verbrauch
NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.
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