Некоторые распространенные фасадные системы, используемые в компьютерном зрении, включают:
1. Глубокие нейронные сети: они очень популярны в компьютерном зрении и используются для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.
2. Сверточные нейронные сети (CNN): CNN обычно используются для задач распознавания изображений, особенно в тех случаях, когда важна пространственная информация. Они предназначены для обработки данных с сетчатой структурой, таких как изображения.
3. Сверточные нейронные сети на основе регионов (R-CNN): R-CNN — это популярная архитектура для обнаружения объектов. Он сочетает в себе глубокие CNN с сетью предложений регионов для идентификации регионов объектов и их классификации.
4. Faster R-CNN: это улучшенная версия R-CNN, в которой представлена общая сверточная сеть для ускорения процесса предложения региона. Это обеспечивает более быстрое время обработки при сохранении точности.
5. Single Shot MultiBox Detector (SSD): SSD — еще один эффективный метод обнаружения объектов, который использует набор форм и размеров ограничительной рамки по умолчанию для обнаружения объектов в разных масштабах и соотношениях сторон.
6. YOLO (You Only Look Once): YOLO — это алгоритм обнаружения объектов, который применяет единую нейронную сеть к полному изображению и предсказывает ограничивающие рамки и вероятности классов за один раз, обеспечивая обнаружение объектов в реальном времени.
7. U-Net: U-Net широко используется для задач сегментации изображений. Он состоит из сужающегося пути для захвата контекста и симметричного расширяющегося пути для точной локализации.
8. Mask R-CNN: Mask R-CNN — это расширение архитектуры Faster R-CNN, которое добавляет ветвь сегментации на уровне пикселей. Он позволяет сегментировать экземпляры путем вывода двоичных масок для каждого обнаруженного объекта.
Это лишь некоторые из распространенных фасадных систем, используемых в компьютерном зрении, и существует множество других архитектур и методов, которые разрабатываются и исследуются в этой области.
Дата публикации: