Voor het ontwerpen van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat gericht is op contextuele scene understanding binnen de binnenhuisarchitectuur, is het essentieel om een architectuur te kiezen die niet alleen lokale pixelpatronen oppikt, maar ook ruimtelijke relaties en bredere contextuele informatie effectief integreert. Hieronder volgt een gedetailleerd advies: **1. Taakomschrijving:** Je wilt RGB-beelden van 1920x1080 pixels classificeren in 10 verschillende categorieën binnen de binnenhuisarchitectuur (bijvoorbeeld woonkamer, keuken, slaapkamer, kantoor, etc.), waarbij niet alleen de details, maar ook de ruimtelijke context en relaties tussen objecten worden benut. **2. Invoerdata:** - Afbeeldingen: RGB, 1920x1080 pixels - Aantal: 5000 afbeeldingen - Doel: Classificatie in 10 categorieën **3. Architectuuraanbevelingen:** **a. Voorverwerking en input:** - Overweeg het gebruik van een hogere resolutie input, of gebruik een patch-benadering waarbij je kleinere gebieden uit de afbeelding analyseert, afhankelijk van geheugen en rekenkracht. - Normaliseer RGB-waarden (bijvoorbeeld per kanaal zodanig dat ze gemiddeld 0 en standaarddeviatie 1 zijn). **b. Basis CNN-architectuur:** - **Feature Extractor:** Gebruik een diepe convolutionele backbone zoals ResNet-50 of DenseNet-121, die goed presteren in het vastleggen van hiërarchische functies. - **Aanpassing voor context:** Voeg modules toe die de grote schaal context vastleggen. **c. Contextuele modules en technieken:** - **Dilated (Atrous) Convolutions:** Gebruik dilated convolutions in latere lagen om grotere receptive fields te verkrijgen zonder verlies van resolutie. Bijvoorbeeld, convolutionele lagen met dilation rates van 2, 4, 8, 16 helpen om globale context te integreren. - **Attention Mechanismen:** Integreer attention modules zoals SE-blokken (Squeeze-and-Excitation), CBAM (Convolutional Block Attention Module) of zelf-georiënteerde attention (bijvoorbeeld Transformer-achtige modules) om relevante regio’s en kenmerken te benadrukken. - **Contextuele Feature Fusion:** Combineer features op meerdere schaalniveaus via ‘feature pyramid’ of ‘multi-scale feature fusion’ technieken, zodat zowel lokale details als globale context worden meegenomen. - **Gebruik van Global Context Modules:** Implementeer modules zoals PSPNet's pyramide pooling of ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) om multi-scale context te verzamelen. **d. Voorbeeld architectuur:** 1. **Input:** 1920×1080 RGB-afbeelding 2. **Backbone:** ResNet-50 of DenseNet-121, eventueel met aanpassingen voor hogere resoluties. 3. **Multi-scale context module:** - ASPP of Pyramid Pooling Module - Dilated convolutions met verschillende dilation rates 4. **Attention module:** - CBAM of SE-blokken na de backbone of de contextmodules 5. **Global pooling:** - Adaptive average pooling voor globale context 6. **Fully connected lagen:** - Eén of twee dense lagen met activatie (bijvoorbeeld ReLU) - Dropout voor regularisatie 7. **Outputlaag:** - Dense laag met 10 neuronen en softmax-activatie **4. Trainingsstrategieën en data-augmentatie:** - **Data-augmentatie:** - Random cropping en resizing (bijvoorbeeld naar 960×540 of 640×360) om variatie in compositie te stimuleren. - Horizontale en verticale flips. - Color jittering, brightness, contrast, en saturation aanpassingen om kleurvariaties te simuleren. - Random rotations (bijvoorbeeld tot 15°). - Cutout of mixup-technieken voor robuustheid. - **Trainingstechnieken:** - Gebruik een optimizer zoals Adam of SGD met momentum. - Learning rate scheduling (bijvoorbeeld cosine decay of step decay). - Transfer learning van een voorgetrainde backbone (bijvoorbeeld op ImageNet) om snel te convergeren en betere generalisatie te bereiken. - Early stopping en model checkpoints voor optimalisatie. - **Lossfunctie:** - Cross-entropy loss, mogelijk gecombineerd met class-gewichten indien de dataset onevenwichtig is. **5. Samenvatting:** - Gebruik een diepe backbone met dilated convolutions voor grotere receptive fields. - Integreer attention mechanismen en multi-scale contextmodules zoals ASPP of pyramide pooling. - Pas data-augmentatie toe om variaties in context en compositie te versterken. - Train met transfer learning, learning rate schedules, en reguliere technieken voor optimale prestaties. Met deze aanpak maximaliseer je de mogelijkheid van het CNN om niet alleen pixelinformatie te verwerken, maar ook de ruimtelijke en contextuele relaties in binnenhuis scènes effectief te benutten.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN), geoptimaliseerd voor contextuele beeldanalyse in de specifieke taak van binnenhuisarchitectuur. ### Overzicht van de Taak en Uitdaging **Taak:** Scene Understanding voor Binnenhuisarchitectuur. * **Invoer:** 5000 RGB-beelden (1920x1080px, 3 kanalen). * **Output:** Classificatie in 10 categorieën (b.v., Scandinavisch, Industrieel, Minimalistisch, Modern, Klassiek, Bohemian, Rustiek, Coastal, Mid-century modern, Eclectisch). **Belangrijkste Uitdaging:** Het netwerk moet niet alleen objecten (tafel, stoel, lamp) herkennen, maar vooral de *ruimtelijke relaties*, *texturen*, *kleurpaletten*, *materialen* en de *algehele compositie* begrijpen om de architecturale stijl correct te classificeren. Context is hier koning. --- ### Aanbevolen CNN-Architectuur Een op ResNet of EfficientNet geïnspireerde backbone wordt aanbevolen vanwege hun diepte en efficiëntie. Hieronder volgt een aangepast ontwerp dat contextuele modules integreert. **Architectuur Naam:** Contextual Scene Network (CSNet) - Een hybride model. #### 1. Feature Extraction Backbone * **Basisarchitectuur:** **ResNet-50** of **EfficientNet-B4**. Deze pre-trained modellen (op ImageNet) bieden een uitstekende basis voor feature-extractie en verminderen de trainingsaanzienlijk. * **Aanpassing:** Vervang de laatste volledig verbonden lagen om aan te sluiten op de volgende contextmodules. #### 2. Contextuele Integratiemodules **a) Parallel Dilated Convolution Pathway** * **Doel:** Vergroot het receptieve veld exponentieel zonder resolutieverlies (en dus zonder ruimtelijke informatie te verkwisten), cruciaal voor het vastleggen van de context van een hele kamer. * **Implementatie:** Voeg een parallelle tak toe aan het midden-late deel van de backbone. * Gebruik **Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)** zoals in DeepLabv3. Dit voert convoluties parallel uit met verschillende dilated rates (b.v., rates = 6, 12, 18). * Dit legt informatie vast op meerdere schalen: objectdetails (lage rate) en kamerbrede context (hoge rate). **b) Self-Attention Mechanism** * **Doel:** Laat het netwerk leren welke delen van de afbeelding het belangrijkst zijn voor de classificatie (b.v., de combinatie van een eiken vloer, een leren bank en een bakstenen muur is sterk bepalend voor een industriële stijl). * **Implementatie:** Integreer een **Squeeze-and-Excitation (SE)** block of een **Convolutional Block Attention Module (CBAM)** na belangrijke residuele blocks. * **SE-blocks** "knijpen" globale informatie samen en "exciteten" (versterken) de meest informatieve feature kanalen. * **CBAM** voegt hiernaast ook spatial attention toe, wat de netwerk leert om zich te focussen op de meest relevante *locaties* in de feature maps. **c) Global Context Feature Fusion** * **Doel:** Combineer features van hoge resolutie (rijke spatiale details) met features van lage resolutie (rijke semantische context). * **Implementatie:** Gebruik een **Feature Pyramid Network (FPN)**-achtige structuur. * Neem feature maps van verschillende lagen uit de backbone (b.v., van layer 2, 3, en 4). * Upsample de diepere, meer semantische features en sommeer/fuseer ze elementgewijs met de ondiepere, meer gedetailleerde features. Dit zorgt voor een feature set die zowel detailrijk als contextueel is. #### 3. Laagtypes, Filters en Activatie * **Convolutie:** 3x3 kernels zijn de standaard. Gebruik **dilated convolutions** in de ASPP-module. * **Pooling:** Gebruik **Gemiddelde Pooling** (Average Pooling) in plaats van Max Pooling voor de globale pooling aan het einde. Dit behoudt meer contextuele informatie over de hele feature map. * **Activatiefuncties:** * **ReLU** is een goede standaard in hidden layers. * Overweeg **Leaky ReLU** of **SWISH** om het "dying ReLU" probleem te vermijden, vooral in een diep netwerk. * **Finale Laag:** **Softmax** voor de multi-klasse classificatie. #### 4. Classificatie Head * Na de globale gemiddelde pooling laag, voeg een of twee volledig verbonden lagen toe met dropout (rate ~0.5) om overfitting tegen te gaan. * Uiteindelijke FC-laag met 10 eenheden + softmax. --- ### Trainingsstrategieën 1. **Transfer Learning:** * Start met een model (ResNet/EfficientNet) voorgetraind op ImageNet. Dit geeft het netwerk een enorme voorsprong in het herkennen van basispatronen en objecten. * Fine-tune alle lagen op je dataset. Het bevriezen van vroege lagen is vaak niet optimaal voor gespecialiseerde taken zoals deze. 2. **Learning Rate Schema:** * Gebruik een lage initiële learning rate (b.v., 1e-4) voor fine-tuning. * Implementeer **Learning Rate Warmup** voor de eerste paar epochs, gevolgd door **Cosine Annealing** of **ReduceLROnPlateau** om de LR dynamisch aan te passen. 3. **Loss Functie:** * **Categorical Cross-Entropy** is de standaardkeuze voor multi-klasse classificatie. * Als je dataset een klasse-onbalans heeft, gebruik dan **class weights** binnen de loss functie. 4. **Optimizer:** * **Adam** of **AdamW** (with weight decay) zijn uitstekende keuzes om mee te beginnen vanwege hun adaptieve learning rates. --- ### Data-Augmentatiemethoden Het doel is om het netwerk robuust te maken voor variaties in camerahoek, belichting en inrichting, allemaal zonder de *contextuele integriteit* van de scène te breken. * **Geometrische transformaties:** * **Horizontaal spiegelen:** Veilig en effectief. * **Random Cropping:** Zeer belangrijk. Crop willekeurig een regio van bijvoorbeeld 800x800px uit de 1920x1080px afbeelding. Dit forceert het netwerk om niet afhankelijk te zijn van één specifiek deel van de kamer, maar om contextuele aanwijzingen overal te leren. * **Beperkte rotatie:** (max ±10-15 graden) om perspectiefvariatie te simuleren. * **Photometrische transformaties:** * **Kleurvariatie:** Lichte aanpassingen van helderheid, contrast, verzadiging en hue. Binnenhuisfoto's hebben vaak zeer specifieke belichting, dus wees hier voorzichtig mee. * **RGB Kleurkanalen verschuiven** * **Geavanceerde/Contextuele Augmentatie:** * **Random Erasing/Cutout:** Verwijder willekeurig kleine vierkante gebieden uit de afbeelding. Dit kan het netwerk forceren om niet te leunen op één enkel object, maar om de algehele context te gebruiken. * **MixUp:** Combineert twee afbeeldingen en hun labels lineair. Dit kan regularisatie bevorderen en het netwerk leren zachtere beslissingsgrenzen te maken. ### Samenvatting van de Pipeline 1. **Preprocessing:** resize naar 256x256 of 512x512 (voor EfficientNet, gebruik zijn native resolutie), normaliseer pixelwaarden. 2. **Augmentatie:** Pas random cropping, flipping en milde kleuraanpassingen toe tijdens de training. 3. **Model:** Laad een pre-trained backbone (ResNet-50/EfficientNet-B4). 4. **Modificatie:** Voeg ASPP, Attention (SE/CBAM) en FPN-fusie modules toe. 5. **Training:** Fine-tune het hele netwerk met een lage learning rate, gebruikmakend van cosine annealing en cross-entropy loss. 6. **Evaluatie:** Monitor zowel de validatie-accuracy als de loss om overfitting te detecteren. Dit ontwerp is specifiek gericht op het maximaliseren van het gebruik van context door het combineren van multi-scale verwerking (ASPP), adaptieve feature weighting (Attention) en multi-level feature fusion (FPN), waardoor het zeer geschikt is voor uw taak in de binnenhuisarchitectuur.