В нескольких словах
Глубокое обучение, в частности CNN и трансформеры, произвело революцию в компьютерном зрении, обеспечив прорывные результаты в анализе изображений.
Глубокое обучение стало революционным методом в области компьютерного зрения, позволяя моделям извлекать сложные признаки из необработанных данных изображений. Архитектуры, такие как сверточные нейронные сети (CNN), показали выдающиеся результаты в задачах классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации. Эти модели обучаются на больших наборах данных, таких как ImageNet, и могут быть дообучены для конкретных приложений. Последние достижения включают использование трансформеров для задач компьютерного зрения, что демонстрирует новые возможности в этой области.
Read in other languages
