Некоторые методы классификации изображений:

• Бинарная классификация. 12 Предполагает разделение изображений на два класса. 1 Например, различение изображений кошек и собак или определение того, содержит ли изображение определённый объект или нет. 1
• Многоклассовая классификация. 12 При многоклассовой классификации изображения подразделяются более чем на два класса. 1 Каждому изображению присваивается метка из набора предопределённых категорий. 1
• Детализированная классификация. 1 Фокусируется на проведении различий между подклассами в рамках более широкой категории. 1 Например, различение разных видов птиц или разных видов цветов. 1
• Иерархическая классификация. 12 Предполагает организацию классов в иерархическую структуру. 1 Изображения сначала классифицируются на более широком уровне, а затем далее подразделяются на более конкретные подкатегории. 1
• Обнаружение и локализация объектов. 1 Позволяет не только идентифицировать присутствие объектов, но и определять их положение на изображении. 1
• Семантическая сегментация. 1 Присваивает метку класса каждому пикселю изображения, разделяя его на значимые области. 1 Этот метод обеспечивает детальное понимание содержания изображения и обычно используется в таких приложениях, как автономное вождение, медицинская визуализация и понимание сцены. 1
• Слабо контролируемая классификация. 1 Метод, при котором обучающие данные помечаются на грубом уровне, таком как метки на уровне изображения, вместо примечаний на уровне пикселей или ограничивающих рамок. 1
• Переносное обучение. 1 Предполагает использование предварительно подготовленных моделей на больших наборах данных для выполнения классификации изображений в другой задаче или предметной области. 1

Выбор метода зависит от сложности задачи, доступных данных и конкретных требований приложения. 1