НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЗАДАЧАХ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ
С.М. Борзов, Е.С. Нежевенко
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск, Россия borzov@iae.nsk.su
Ключевые слова: нейросетевые технологии, обработка изображений, обнаружение и классификация объектов, свёрточные нейронные сети, глубокое обучение, комбинированные методы
Страницы: 52-71
Аннотация
Выполнен обзор основных идей, использованных при решении задач обнаружения и классификации объектов по их изображениям с применением нейросетевых технологий. Рассмотрены ключевые публикации, посвящённые наиболее популярным способам повышения точности классификации. Показано, что в последнее десятилетие нейросетевые методы обнаружения объектов достигли существенных успехов за счёт использования свёрточных технологий и практической реализации идеи глубокого обучения с применением объёмных баз данных. Проанализированы основные недостатки, ограничения и возможные направления развития существующих подходов.
DOI: 10.15372/AUT20230307 EDN: UWYAQY
|