1. Сверточные нейронные сети (CNN) - это один из наиболее популярных типов сетей для обработки изображений. Они имеют специальную структуру, позволяющую эффективно извлекать признаки из изображения. CNN прошли долгий путь развития и сейчас считаются стандартом для классификации изображений.
2. ResNet - это тип CNN, который использует блоки residual connections для улучшения обучения глубоких нейронных сетей. ResNet позволяет строить глубокие сети без проблем с затуханием градиента и позволяет достигать высокой точности классификации изображений.
3. VGG - это еще один популярный тип нейронной сети, который используется для классификации изображений. Он имеет очень глубокую архитектуру, состоящую из множества сверточных слоев и слоев пулинга. VGG хорошо справляется с изображениями высокого разрешения и дает хорошие результаты на различных наборах данных.
4. Inception - это архитектура нейронной сети, которая использует модули с разными размерами ядер свертки для извлечения признаков из изображения. Это позволяет эффективно работать с различными масштабами объектов на изображении и улучшает точность классификации.
В целом, сверточные нейронные сети остаются основным инструментом для классификации изображений, благодаря их способности извлекать признаки из изображений и достигать высокой точности.