NovaVisionNet Architektur

Unsere eigene CNN-Pipeline

Du verstehst, wie NovaVisionNet aufgebaut ist, warum es kein ResNet ist und wie aus Pixeln Klassen-Scores werden.

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 1 von 4Kapitel 19

19.1 Architektur als Pipeline

Architektur als Pipeline

NovaVisionNet ist eine Pipeline. Ein Bild läuft durch mehrere Blöcke.

Jeder Block extrahiert Merkmale. Am Anfang sind das einfache lokale Muster. Später werden daraus abstraktere Signale.

Am Ende wird aus den Merkmalen eine Entscheidung über die Klassen.

Mathematischer Kern

Bild → Feature Maps → globale Merkmale → Klassen-Logits

logits = noch nicht normalisierte Scores

Pipeline-Idee

features = self.features(x)
pooled = self.pool(features)
flat = pooled.flatten(1)
logits = self.classifier(flat)

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Kapitel 18 – Bilder als Tensoren

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