Какие существуют основные архитектуры нейронных сетей для обработки изображений?

Некоторые основные архитектуры нейронных сетей для обработки изображений:

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