Основные понятия и подходы при использовании свёрточных сетей для анализа изображений

Abstract

В условиях стремительного роста объёмов визуальной информации и широкого распространения цифровых изображений возрастает потребность в эффективных методах их анализа и обработки. Современные устройства генерируют колоссальные объёмы графических данных, что делает технологии компьютерного зрения всё более востребованными в различных отраслях – от промышленности до повседневной жизни. Одним из ключевых достижений в этой области стали свёрточные нейронные сети (CNN), продемонстрировавшие высокую эффективность в задачах распознавания образов, классификации изображений и идентификации объектов. Настоящая статья посвящена рассмотрению фундаментальных понятий, принципов работы, а также основных подходов и концепции, используемых при построении архитектуры нейронной сети.