Для решения задач обработки изображений наиболее эффективно применяются сверточные нейронные сети (CNN). Эти сети специально разработаны для работы с изображениями и обладают способностью локальной обработки данных.
Основной принцип работы сверточных нейронных сетей заключается в том, что они обучаются на наборе изображений и автоматически изучают признаки, которые помогают им распознавать объекты на изображениях. Эти сети используют различные слои, такие как сверточные слои, слои пулинга и полносвязанные слои, для извлечения и анализа признаков из изображений.
CNN хорошо справляются с задачами классификации изображений, детектирования объектов, сегментации изображений, распознавания образов и другими задачами, связанными с обработкой изображений. Эти сети достигли больших успехов в таких областях, как компьютерное зрение, медицинская диагностика, автоматическое распознавание лиц и многое другое.
Таким образом, сверточные нейронные сети являются наиболее эффективным инструментом для обработки и анализа изображений в современном искусственном интеллекте.