В чем особенности работы искусственного интеллекта при распознавании изображений?

Некоторые особенности работы искусственного интеллекта при распознавании изображений:

• Обучение на больших наборах данных. ru.shaip.com Для точного распознавания и классификации изображений модели ИИ обучают на различных наборах изображений с использованием методов глубокого обучения. ru.shaip.com
• Разбиение картинки на части. vk.com Изображение разбивают на маленькие участки, вплоть до групп в несколько пикселей. vk.com Затем сотни тысяч таких групп сравнивают с известными изображениями и анализируют на наличие известных признаков. vk.com
• Поиск соответствия. vk.com Искусственный интеллект сравнивает картинку (отдельные её части) с той базой, на которой он обучался, и ищет соответствия. vk.com
• Присвоение класса объектам. vk.com После того как нейросеть распознаёт объекты на изображении, она присваивает им тот или иной класс. vk.com
• Важность однозначности исходных данных. vk.com center2m.ru Исходные данные для нейросети должны быть однозначными и непротиворечивыми, чтобы не возникали ситуации, когда нейросеть будет выдавать высокие вероятности принадлежности одного объекта к нескольким классам. center2m.ru
• Важность не «переобучиться». vk.com center2m.ru Чтобы выдавать хорошую точность, нейросети важно не «подстроиться» под обучающую выборку. vk.com center2m.ru