Computer Vision та обробка зображень

🎓 Основні концепції

CNN Architecture

Convolution: Фільтри для виявлення features (edges, textures).

Pooling: Зменшення розміру (max, average pooling).

Fully Connected: Класифікація на основі features.

Transfer Learning

Концепція: Використання pre-trained моделей (ImageNet).

Переваги: Швидше навчання, менше даних, кращі результати.

Методи: Fine-tuning, feature extraction.

Data Augmentation

Методи: Rotation, flip, crop, color jitter, noise.

Мета: Збільшення датасету, покращення узагальнення.

🔧 Задачі Computer Vision

Image Classification

Задача: Класифікація зображення на категорію.

Моделі: ResNet, VGG, EfficientNet, Vision Transformers.

Застосування: Розпізнавання об'єктів, медична діагностика.

Object Detection

Задача: Виявлення та локалізація об'єктів (bounding boxes).

Моделі: YOLO, R-CNN, SSD, RetinaNet.

Застосування: Автономні автомобілі, безпека.

Image Segmentation

Задача: Розділення на регіони (pixel-level).

Типи: Semantic (класи), Instance (окремі об'єкти).

Моделі: U-Net, Mask R-CNN, DeepLab.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Image Classification з Transfer Learning

Pre-trained: Завантажити pre-trained ResNet.

Fine-tuning: Замінити останній шар, fine-tune на своїх даних.

Augmentation: Застосувати augmentation для покращення.

Оцінка: Перевірити accuracy на test set.

Приклад 2: Object Detection з YOLO

Підготовка: Підготувати дані з bounding boxes.

YOLO: Навчити YOLO модель.

Оцінка: Перевірити mAP на test set.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Computer Vision: розпізнавання зображень

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.