Какие существуют методы классификации изображений?

Некоторые методы классификации изображений:

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

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