Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей

Июль 28, 2022

Главная
Информатика
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей

Содержание

2. Искусственные нейронные сети Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
3. Искусственные нейронные сети Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
4. Виды искусственных нейронных сетей для обработки изображений Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Многослойный персептрон
5. Представление изображения в формате RGB Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
6. Свёрточные нейронные сети Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Свёрточная нейронная сеть — специальная архитектура
7. Операция свертки Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
8. Примеры карт признаков Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей https://programforyou.ru/poleznoe/convolutional-network-from-scratch-part-zero-introduction /27
9. Задачи, решаемые нейронными сетями применительно к изображениям Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Классификация Детектирование
10. Классификация изображений Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Классификация – отнесение изображения к одному или
11. VGG19 Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
12. Набор изображений ImageNet Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей ~ 14 млн. изображений ~ 21
13. Детектирование объектов на изображении Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Детектирование объектов – поиск и
14. Single Shot Detector Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей https://towardsdatascience.com/review-ssd-single-shot-detector-object-detection-851a94607d11 /27
15. Semantic segmentation Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Semantic segmentation – отнесение каждого пикселя изображения
16. UNET Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
17. Semantic segmentation Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
18. Instance segmentation Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Instance segmentation – поиск и выделение маской
19. Instance segmentation vs Semantic segmentation Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
20. MaskRCNN Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
21. Генерация изображений Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Генерация изображений – процесс создания нового изображения
22. Генерация изображений Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
23. Генерация изображений Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей /27
24. Генеративно-состязательные сети Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей GAN (Generative adversarial network) – алгоритм, построенный
25. Инструменты Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Python 3 Jupyter Notebook или PyCharm OpenCV PyTorch
26. Полезные ссылки Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей Хабр – https://habr.com/ Arxiv – https://arxiv.org/ Kaggle
28. Скачать презентацию

Слайд 2

Искусственные нейронные сети
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 3

Искусственные нейронные сети
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 4

Виды искусственных нейронных сетей для обработки изображений
Обработка изображений с помощью искусственных

нейронных сетей

Многослойный персептрон
Сверточные нейронные сети

/27

Слайд 5

Представление изображения в формате RGB
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 6

Свёрточные нейронные сети
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть

— специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном и нацеленная на эффективное распознавание образов. Данной архитектуре удаётся гораздо точнее распознавать объекты на изображениях, так как, в отличие от многослойного персептрона, учитывается двухмерная топология изображения.

/27

Слайд 7

Операция свертки
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 8

Примеры карт признаков
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
https://programforyou.ru/poleznoe/convolutional-network-from-scratch-part-zero-introduction
/27

Слайд 9

Задачи, решаемые нейронными сетями применительно к изображениям
Обработка изображений с помощью искусственных

нейронных сетей

Классификация
Детектирование объектов
Semantic segmentation
Instance segmentation
Генерация изображений

/27

Слайд 10

Классификация изображений
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Классификация – отнесение изображения

к одному или нескольким предопределенным классам.

VGG19
Inception
ResNeXt

https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet

/27

Слайд 11

VGG19
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 12

Набор изображений ImageNet
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
~ 14 млн.

изображений
~ 21 тыс. классов

https://www.image-net.org/

/27

Слайд 13

Детектирование объектов на изображении
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Детектирование объектов

– поиск и выделение областей изображения, содержащих объекты определенного вида.

/27

Слайд 14

Single Shot Detector
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
https://towardsdatascience.com/review-ssd-single-shot-detector-object-detection-851a94607d11
/27

Слайд 15

Semantic segmentation
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Semantic segmentation – отнесение

каждого пикселя изображения к определенному классу.

/27

Слайд 16

UNET
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 17

Semantic segmentation
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 18

Instance segmentation
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Instance segmentation – поиск

и выделение маской областей различных объектов одного семантического класса на одном изображении.

/27

Слайд 19

Instance segmentation vs Semantic segmentation
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 20

MaskRCNN
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 21

Генерация изображений
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Генерация изображений – процесс

создания нового изображения на основе имеющегося.

/27

Слайд 22

Генерация изображений
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 23

Генерация изображений
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
/27

Слайд 24

Генеративно-состязательные сети
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
GAN (Generative adversarial network)

– алгоритм, построенный на комбинации двух нейронных сетей, одна из которых генерирует образцы, а другая старается отличить правильные образцы от неправильных.

/27

Слайд 25

Инструменты
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Python 3
Jupyter Notebook или PyCharm
OpenCV
PyTorch
CUDA
/27

Слайд 26

Полезные ссылки
Обработка изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Хабр – https://habr.com/
Arxiv –

https://arxiv.org/
Kaggle – https://www.kaggle.com/
Papers with code – https://paperswithcode.com/

/27