Как устроены алгоритмы распознавания черно-белых изображений в современных системах искусственного интеллекта?

Алгоритмы распознавания черно-белых изображений в современных системах искусственного интеллекта основаны на нейронных сетях, которые состоят из искусственных нейронов, сделанных по подобию человеческих. urok.1sept.ru Они связаны между собой и могут передавать сигналы друг другу. urok.1sept.ru

Процесс распознавания изображения нейронной сетью включает несколько этапов: moluch.ru

1. Обучение. moluch.ru urok.1sept.ru Нейронная сеть требует большого количества качественных и объёмных данных, на которых она будет обучаться. moluch.ru urok.1sept.ru Из этих данных формируют дата-сеты, выделяя признаки и их комбинации для идентификации похожих объектов. urok.1sept.ru
2. Разбиение изображения на небольшие участки. moluch.ru urok.1sept.ru Картинку делят на части, каждый из которых становится входным нейроном. moluch.ru urok.1sept.ru
3. Передача сигналов. moluch.ru urok.1sept.ru С помощью синапсов сигналы передаются с одного уровня на другой. moluch.ru
4. Сравнение полученных сигналов с уже обработанными данными. moluch.ru urok.1sept.ru Сотни тысяч нейронов с миллионами параметров сравнивают полученные сигналы с уже обработанными данными. moluch.ru urok.1sept.ru

Для распознавания черно-белых изображений может использоваться, например, такой алгоритм: neurohive.io

1. Модель принимает на вход черно-белое изображение. neurohive.io
2. На первом этапе изображение проходит через нейросеть для распознавания объектов. neurohive.io
3. Затем вырезаются все распознанные объекты. neurohive.io
4. Каждый из распознанных объектов поступает в модель, которая восстанавливает цвета на изображении. neurohive.io
5. Для объединения восстановленных частей изображения в одно используется fusion-модуль, который обеспечивает консистентность цветов на всём изображении. neurohive.io