В чем заключается принцип работы машинного обучения в современных системах распознавания видеофрагментов?

Принцип работы машинного обучения в современных системах распознавания видеофрагментов заключается в автоматическом создании математической модели с использованием большого количества обучающих данных. www.axis.com

Процесс включает несколько этапов: cyberleninka.ru

1. Сбор размеченных данных. cyberleninka.ru www.axis.com Они содержат изображения и соответствующие им классы и границы объектов. cyberleninka.ru Данные могут потребовать предварительной обработки, например изменения размера, нормализации и аугментации. cyberleninka.ru
2. Обучение модели. cyberleninka.ru Включает два основных этапа: генерацию пропозалов и классификацию. cyberleninka.ru Генерация пропозалов предлагает кандидатов на объекты, которые могут быть на изображении. cyberleninka.ru Затем классификационная часть модели определяет классы объектов и точно локализует их границы. cyberleninka.ru
3. Оценка производительности модели. cyberleninka.ru Проводится на тестовом наборе данных. cyberleninka.ru Оцениваются такие метрики, как точность обнаружения, полнота, точность локализации и средняя точная оценка (mAP). cyberleninka.ru

Для распознавания объектов в видеопотоке часто используют свёрточные нейронные сети (CNN). cyberleninka.ru www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Они способны выделять и идентифицировать характерные признаки на изображениях. cyberleninka.ru www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai

Также существует подход, при котором модель обучается понимать контекст и структуру данных, скрывая часть входных данных с помощью маскирования. habr.com Такой подход заставляет модель учиться на локальных и глобальных особенностях каждого кадра, улучшая общее понимание видеоконтента. habr.com