Некоторые основные архитектуры нейронных сетей для обработки изображений:

• Сверточные нейронные сети (CNN). 24 Состоят из слоёв, которые выполняют операции свёртки, что позволяет сети автоматически выделять важные признаки изображения, такие как края, текстуры и формы. 4 Используются для классификации изображений, детекции объектов и сегментации. 4 Примеры известных архитектур: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet. 2
• Генеративно-состязательные сети (GAN). 14 Состоят из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. 4 Генератор создаёт новые изображения, а дискриминатор пытается отличить реальные изображения от созданных. 4 Используются для генерации изображений и улучшения их качества. 4
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 14 Используются для обработки последовательных данных, таких как видео. 4 Хотя они менее популярны для обработки статических изображений, их можно применять для анализа временных рядов изображений и создания анимаций. 4
• Сети автокодировщиков (Autoencoder). 1 Пытаются сжать и восстановить данные. 1 Состоят из энкодера, который сжимает данные в некоторое скрытое представление, и декодера, который восстанавливает данные на основе скрытого представления. 1 Используются для генерации новых изображений или реконструкции повреждённых изображений. 1
• Вариационные автоэнкодеры (VAE). 13 Вероятностные модели, которые обучаются кодировать входные данные в латентное пространство, а затем декодировать их обратно в исходное пространство. 3 Подходят для генерации новых изображений, похожих на обучающие данные, а также для интерполяции между существующими изображениями. 3
• Сети глубокого переноса стиля (Deep Style Transfer). 1 Используют предобученную модель глубокого обучения, например, VGG или ResNet, чтобы перенести стиль одного изображения на другое. 1 Сначала извлекают содержание и стиль исходных изображений, затем применяют этот стиль к целевому изображению. 1