Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) широко применяются в задачах компьютерного зрения, распознавания образов и обработки изображений. Они особенно эффективны в таких задачах, как классификация изображений, детекция объектов, семантическая сегментация и другие.
В задаче классификации изображений CNN позволяют обучать модель распознавать различные классы объектов на изображениях. Используя свойства сверточных слоев, сеть может выделять пространственные иерархические признаки на изображениях, что делает ее эффективной и точной в задачах классификации.
Для детекции объектов CNN также показывают отличные результаты. Сеть может выделить объект на изображении, представленный прямоугольной рамкой (bounding box), и классифицировать его. Это используется, например, в системах видеонаблюдения для отслеживания объектов или в автомобильной промышленности для распознавания дорожных знаков или пешеходов.
Семантическая сегментация является еще одной важной задачей, в которой применение CNN оказывается целесообразным. Сеть может классифицировать каждый пиксель на изображении и присвоить ему соответствующий класс объекта. Это используется, например, в медицинской диагностике для сегментации органов на изображении или в автомобильной промышленности для распознавания дорожной разметки.
Таким образом, сверточные нейронные сети находят широкое применение в задачах компьютерного зрения, где требуется анализ изображений и распознавание объектов на них. Их эффективность и точность делают их незаменимыми инструментами во многих областях, где требуется обработка и анализ визуальной информации.