Как работает система распознавания объектов при поиске по картинкам?

Система распознавания объектов при поиске по картинкам работает в несколько этапов: www.decosystems.ru

1. Подготовка данных. www.decosystems.ru Прежде чем начать процесс распознавания, необходимо правильно подготовить входные данные. www.decosystems.ru Это может включать в себя коррекцию освещённости, выравнивание изображений или даже их увеличение. www.decosystems.ru
2. Предварительная обработка. www.decosystems.ru На этом этапе изображение преобразуется в форму, наиболее подходящую для анализа. www.decosystems.ru Может включать в себя выделение границ, применение фильтров или нормализацию. www.decosystems.ru
3. Извлечение признаков. www.decosystems.ru Здесь алгоритмы идентифицируют ключевые характеристики или «признаки» изображения, которые будут использоваться для дальнейшего анализа. www.decosystems.ru
4. Классификация. www.decosystems.ru На основе выделенных признаков система принимает решение о том, к какому классу принадлежит объект или область изображения. www.decosystems.ru
5. Пост-обработка. www.decosystems.ru После того как объекты были распознаны и классифицированы, может потребоваться дополнительная обработка, например, для устранения ложных срабатываний или улучшения результатов с помощью статистического анализа. www.decosystems.ru
6. Визуализация и интерпретация. www.decosystems.ru Финальный этап, на котором результаты представляются пользователю в понятной и информативной форме, будь то графическое обозначение распознанных объектов на изображении или статистический отчёт. www.decosystems.ru

Для распознавания объектов применяются модели машинного и глубокого обучения, такие как свёрточные нейронные сети (CNN), региональные свёрточные нейронные сети (R-CNN), пирамидальные свёрточные сети (FPN) и другие. trainingdata.ru Эти алгоритмы обучаются на размеченных датасетах, содержащих изображения с указанным местоположением и классом объектов. trainingdata.ru