В чем преимущества и недостатки использования сверточных нейронных сетей для анализа изображений?

Преимущества использования свёрточных нейронных сетей (CNN) для анализа изображений:

• Локальное восприятие. 2 CNN способны выявлять локальные признаки на изображении, такие как края, текстуры или углы. 2
• Инвариантность к перемещению. 2 Сеть способна распознавать объекты независимо от их положения на изображении: она обнаруживает один и тот же объект, даже если он перемещается, масштабируется или искажается по-разному на разных изображениях. 2

Недостатки использования CNN для анализа изображений:

• Требования к аппаратному обеспечению. 2 Для эффективного обучения CNN требуются мощные процессоры, предпочтительно графические (GPU) или специализированные интегральные схемы (ASIC). 2
• Длительность обучения. 2 Обучение больших CNN может занимать много времени, иногда — недели или даже месяцы. 2
• Размер модели и время инференции. 2 Большие модели требуют больше памяти и времени для выполнения инференции, что может быть проблемой в приложениях реального времени. 2
• Зависимость от качества и архитектуры используемой нейронной сети. 3