Сводка
Из этого модуля вы узнали, как работают сверточные нейронные сети и как они могут захватывать закономерности в 2D-изображениях. На самом деле CNN также можно использовать для поиска закономерностей в одномерных сигналах (например, звуковых волнах или временных рядах), а также в многомерных структурах (например, событиях в видеороликах, где некоторые закономерности повторяются в кадрах). Кроме того, сети CNN являются простыми стандартными блоками для решения более сложных задач компьютерного зрения, таких как создание изображений. Сгенерированные состязательные сети можно использовать для создания изображений, аналогичных тем, которые используются в заданном наборе данных. Например, их можно использовать для создания компьютерных картин. Аналогичным образом сети CNN используются для обнаружения объектов, сегментации экземпляров и т. д. Реализация нейронных сетей для решения этих задач — тема отдельного курса. Вы узнали об основных концепциях компьютерного зрения, и мы надеемся, что вы продолжите изучение этой темы!