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Encoding:
Text File  |  1994-04-25  |  2.5 KB  |  74 lines
  1. =============================================================================
  2.     README file for the example files watch.xxx
  3. =============================================================================
  4.  
  5.  
  6. Description:    This network is an example of using neural networks
  7. ============    for tasks of image processing.
  8.  
  9. The network performs a 3x3 image convolution. The task was to detect
  10. edges like the sobel operator does in conventional immage processing.
  11.  
  12.  
  13. Pattern-Files:    watch.pat
  14. ==============    
  15.  
  16. The pattern file watch.pat contains one single pattern pair which
  17. consists of two images: The input pattern represents an image of size
  18. 171x223 and the output pattern represents an image of size 169x221.
  19. This is an example for a pattern file with two variable dimensions.
  20. However, since there is only one pattern pair there is in fact no real
  21. variety in size between different patterns. SNNS is able to cut small
  22. parts out of variable sized patterns and to feed them into the network
  23. during learning and test (see Hints:)
  24.  
  25. For easier understanding the two original images (input and output
  26. image) are included in the SNNS distribution: watch_orig.pgm is a pgm
  27. image file which shows a watch. watch_edge.pgm is the corresponding
  28. edge image. You need a standard image viewer (like xv) to view these
  29. images.
  30.  
  31.  
  32. Network-Files:    watch.net
  33. ==============    
  34.  
  35. The network contains a trained network file with the following topology:
  36.     9 input neurons (organized as 3x3 input mask)
  37.     4 hidden neurons
  38.     1 output neuron
  39.  
  40.  
  41. Config-Files:    watch.cfg
  42. =============
  43.  
  44. This network uses one 2D display in its standard configuration.
  45.  
  46.  
  47. Hints:
  48. ======
  49.  
  50. To use this network and pattern file you need to define a sub pattern
  51. scheme with the SNNS remote panel: You need to tell SNNS how to cut
  52. sub patterns out of the image patterns. Open the sub pattern panel and
  53. insert the following values:
  54.  
  55.         Input                Output
  56.         Size    Step            Size    Step
  57. dim 1:        3    5            1    5
  58. dim 2:        3    5            1    5
  59.  
  60. You need to define a 3x3 input size since the network is also of these
  61. dimensions. The step size of 5 is recommended to avoid long training
  62. cycles during experimentation. In any case you should define equal
  63. step sizes for the input and the output part of one dimension.
  64. Otherwise the cut output sub pattern does not correspomd to the input
  65. sub pattern and the network will not learn.
  66.  
  67. For more information about sub pattern handling please refer to the
  68. user manual.
  69.  
  70.  
  71. =============================================================================
  72.     End of README file
  73. =============================================================================
  74.