Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
Сверточные нейронные сети - популярная архитектура глубокого обучения, особенно эффективная для обработки изображений.
Основные особенности CNN:
- Состоят из сверточных и подвыборочных слоев, которые позволяют извлекать признаки из изображений.
- Сверточный слой использует фильтры (ядра свертки), применяя их к участкам изображения и формируя карты признаков.
- Подвыборочный слой уменьшает размерность карт признаков.
- В конце применяются полносвязные слои для вывода результата.
- Нуждаются в большом количестве обучающих данных.
Применение CNN:
- Классификация изображений
- Семантическая сегментация изображений
- Распознавание объектов на изображениях
- Поиск визуально схожих изображений
- Анализ медицинских снимков и др.
CNN показывают высокую точность в задачах компьютерного зрения. С развитием GPU их применение становится еще более широким.