Некоторые основные архитектуры нейросетей, которые используются для обнаружения объектов:
U-NET. cyberleninka.ru www.researchgate.net Классический вариант свёрточной нейронной сети для сегментации изображений. cyberleninka.ru Суть в том, чтобы исходное изображение сжать, а затем разжать в исходный размер. cyberleninka.ru По мере свёртки и развёртки исходные значения пикселей изображения переводятся в значения классов, к которым принадлежит каждый пиксель изображения. cyberleninka.ru
RCNN. www.researchgate.net Архитектура нейросети, в которой применяются технологии Selective Search и свёрточные нейронные сети. www.researchgate.net На выходе получается вектор классификации, где указываются объекты, которые находятся в данной прямоугольной области, а также указывается смещение области, для лучшего выделения объекта. www.researchgate.net
SPP. www.researchgate.net Вариант RCNN-сети, где местами поменяны свёрточная часть нейросети и Selective Search. www.researchgate.net Это позволяет последнему работать не с исходным изображением, а с картой признаков, построенной свёрточной сетью, ускоряя свою работу в 10 раз. www.researchgate.net
Fast-RCNN. www.researchgate.net Нейронная сеть, схожая по алгоритму с SPP, но перед свёрточными слоями все прямоугольные области приводятся к одинаковому размеру, что ускоряет сеть в 2 раза. www.researchgate.net
YOLO. cyberleninka.ru www.baeldung.com Вариант архитектуры, когда изображение проходит через многослойную свёрточную нейронную сеть, строя карту признаков, на основе которых выделяются объекты. cyberleninka.ru Для связи слоёв свёртки используются соединения с предыдущими слоями, что повышает точность работы. cyberleninka.ru Выходов данной сети несколько, для обнаружения объектов различных размеров. cyberleninka.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.