Как можно использовать методы машинного обучения для классификации объектов на изображениях?

Методы машинного обучения позволяют автоматически классифицировать изображения после обучения на больших наборах данных. data-light.ru

Существует несколько типов классификации изображений: data-light.ru

• Бинарная классификация. data-light.ru Изображению присваивается только одна из двух возможных меток. data-light.ru Задачи такого типа часто сводятся к выбору между вариантами «да» или «нет». data-light.ru
• Многоклассовая классификация. data-light.ru Позволяет соотнести содержимое изображения с одним из трёх и более классов. data-light.ru

Некоторые подходы к использованию машинного обучения для классификации изображений:

• Ручная разметка. data-light.ru Разметчики самостоятельно анализируют изображения и присваивают им метки, используя специальные инструменты. data-light.ru Этот метод обеспечивает высокую точность результатов, что важно для задач, где требуется экспертная оценка содержимого изображений. data-light.ru
• Автоматическая разметка. data-light.ru Осуществляется с помощью предобученных моделей машинного обучения, например ResNet, EfficientNet или MobileNet. data-light.ru Основное преимущество этого метода — высокая скорость. data-light.ru Однако его точность сильно зависит от того, насколько хорошо была обучена модель. data-light.ru
• Полуавтоматическая разметка. data-light.ru Сочетает в себе автоматизацию процесса разметки с помощью модели машинного обучения и ручную корректировку результатов её работы. data-light.ru Это может быть полезно в случаях, когда модель уже достаточно обучена, но ещё нуждается в контроле со стороны человека. data-light.ru

Для классификации изображений также используют свёрточные нейронные сети (CNN). evileg.com Они наиболее часто применяются в классификации и распознавании изображений. evileg.com