Нейросети для всех: Практическое руководство без кода - стр. 8

Первое, о чем стоит поговорить, – это классификация изображений. Она подразумевает определение принадлежности изображения к одной или нескольким категориям. Примером может быть распознавание объектов на фотографиях, например, различение кошек и собак. Нейросети, такие как сверточные нейронные сети, позволяют достигать высокой точности. Они отлично обрабатывают двумерные данные, что делает их идеальными для работы с изображениями. Этого удается достичь благодаря использованию дополнительных слоев, таких как свёртки, подвыборки и полносвязные слои, что помогает выделять важные особенности на разных уровнях абстракции.

Объектное обнаружение – это еще одна ключевая задача, позволяющая не только классифицировать объекты, но и определять их местоположение на изображении. Популярные архитектуры, такие как YOLO и SSD, созданы для быстрого и эффективного обнаружения объектов. Например, вы можете использовать YOLO для создания системы мониторинга, которая в реальном времени будет выделять и классифицировать людей, автомобили и другие предметы. Важно помнить, что для обучения таких моделей потребуется значительное количество размеченных данных, чтобы они могли «научиться» правильно определять объекты.

Следующий аспект – сегментация изображений, задача, в которой нужно разбить изображение на участки, соответствующие различным объектам или частям объектов. Возможности в этой области предоставляют модели, такие как U-Net и Mask R-CNN. Сегментация особенно важна в медицинской диагностике, где необходимо точно выделить области, требующие внимания, например, опухоли на МРТ-сканах. Чтобы работать с такими моделями, нужно настраивать архитектуру сети и подбирать оптимальные параметры, чтобы достичь нужного уровня точности.