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

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

• Локальное восприятие. yourtodo.life CNN способны выявлять локальные признаки на изображении, такие как края, текстуры или углы. yourtodo.life
• Инвариантность к перемещению. yourtodo.life 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. yourtodo.life

Недостатки использования CNN для анализа изображений:

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