Свёрточные нейронные сети (CNN) используются в компьютерном зрении для решения различных задач, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация и другие. 3

Некоторые этапы использования CNN в компьютерном зрении:

1. Извлечение признаков. 1 Каждая область-кандидат масштабируется до фиксированного размера и передаётся через CNN, чтобы извлечь высокоуровневые признаки. 1 Обычно для этой цели используют предобученные модели, такие как AlexNet, VGG16 и другие. 1
2. Классификация объектов. 1 Извлечённые признаки передаются в полносвязные слои, которые обучаются на определённых классах объектов. 1 Модель предсказывает вероятность принадлежности каждой области-кандидата к различным классам. 1
3. Регрессия ограничительных рамок. 1 Для каждой ограничительной рамки также выполняется задача регрессии, чтобы уточнить местоположение объекта. 1 Это позволяет улучшить точность ограничительных рамок, предсказывая координаты с учётом ошибок первоначального выбора. 1

Использование CNN в рамках компьютерного зрения позволяет работать с задачами различного уровня сложности, выполняя как анализ изображения на камерах видеонаблюдения, так и анализ медицинских снимков. 4