Свёрточные нейронные сети (CNN) применяются в задачах обработки изображений для распознавания и классификации объектов. 12

Первоначальные слои CNN идентифицируют простые признаки, например края и точки, которые затем интегрируются для формирования усложнённых и информативных характеристик. 1 Это не только обогащает данные, но и позволяет модели лучше понимать контекст и взаимосвязи между различными элементами изображения. 1

Некоторые области применения CNN в обработке изображений:

• Управление беспилотными транспортными средствами. 1 Интеграция систем с использованием искусственного интеллекта в автомобильные транспортные средства позволяет обрабатывать большие объёмы данных, полученные с различных датчиков и камер, а также обеспечивать безопасное и эффективное движение без человеческого вмешательства. 1
• Детектирование дорожных знаков. 1 Автоматическая идентификация и классификация дорожных знаков с помощью CNN помогает улучшать безопасность дорожного движения и эффективность управления дорожным движением. 1
• Сегментация объектов изображения. 4 Например, на изображении городской улицы CNN позволяет выделить автотранспорт и пешеходов (людей). 4 Изображение вначале разбивается на отдельные пиксели, которые впоследствии объединяются в некоторые классы реальных объектов — автомобили и люди. 4 Область объединённых пикселей выделяется определённым цветом. 4
• Генеративное искусство. 2 Человек формирует запрос, а нейросеть создаёт по нему изображение. 2