Искусственный интеллект помогает распознавать объекты на фотографиях следующим образом: 2

1. Обнаружение объектов. 2 Для этого используется нейросеть-детектор, которая разбивает общую картину на отдельные образы. 2
2. Классификация объектов. 2 После того как все объекты найдены, им присваивается какой-то класс. 2 Например, модель может различить одежду и мебель на видео — это разные классы объектов. 2
3. Поиск похожих объектов в базе. 2 В зависимости от класса нейросети ищут в своей базе похожие объекты. 2
4. Отслеживание между кадрами. 2 Это нужно, когда система должна находить объекты на меняющихся кадрах. 2 Для отслеживания используются специальные нейронные сети, которые присваивают объекту идентификатор и «следят» за ним между кадрами. 2
5. Распознавание объекта. 2 После того как программа нашла объект и начала отслеживание, информация о нём передаётся в нейросеть-энкодер, которая распознаёт изображение и ищет в базе аналоги. 2

Для обучения искусственного интеллекта распознавать объекты на изображениях используются методы глубокого обучения, для которых необходимы большие объёмы размеченных данных. 3