Чем отличаются возможности систем распознавания изображений на основе машинного обучения от классических методов обработки?

Системы распознавания изображений на основе машинного обучения отличаются от классических методов обработки, например, тем, что они способны автоматически извлекать сложные признаки из изображений, которые трудно обнаружить классическими методами. www.simbirsoft.com

Некоторые возможности систем на основе машинного обучения:

• Адаптация к разным задачам. www.simbirsoft.com Нейросети могут быть обучены на различных наборах данных и адаптированы к разным задачам, включая сегментацию объектов, обнаружение объектов и другие задачи компьютерного зрения. www.simbirsoft.com
• Универсальность. www.simbirsoft.com Нейросети способны изучать сложные признаки, адаптироваться к разным задачам, переобучаться и использоваться для различных типов задач: текст, звук, изображения и другие. www.simbirsoft.com
• Устойчивость к сложным сценам и освещению. habr.com Обнаружение объектов с помощью глубокого обучения значительно более устойчиво к частично скрытым объектам, сложным сценам и сложному освещению. habr.com

Классические методы, в свою очередь, подходят, если по каким-либо причинам невозможно собрать исходные данные и есть особые требования по вычислительным мощностям. www.simbirsoft.com

Таким образом, системы на основе машинного обучения предпочтительнее классических методов в ситуациях, где есть доступ к большим объёмам данных и нет ограничений в вычислительных ресурсах. www.simbirsoft.com