CC BY
0УДК 004.4 Атамухаммедов Р., Атамырадов И., Батыров Б.
Атамухаммедов Р.
студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
Атамырадов И.
студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
Батыров Б.
студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
ПРИМЕНЕНИЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ
Аннотация: в данной работе рассматривается применение сверточных нейронных сетей в области компьютерного зрения, которая стала одной из самых активно развивающихся областей искусственного интеллекта. Сверточные нейронные сети зарекомендовали себя как эффективные инструменты для решения задач распознавания изображений, классификации объектов и анализа видеоданных. Их архитектура, вдохновленная биологическими процессами восприятия, позволяет автоматически извлекать значимые признаки из изображений, что значительно улучшает качество обработки и анализа визуальной информации.
Ключевые слова: сверточные нейронные сети, компьютерное зрение, распознавание изображений, классификация объектов, архитектура нейронных сетей, алгоритмы обучения, предобучение моделей.
Введение.
В последние годы технологии компьютерного зрения значительно развились, обеспечивая новые возможности для автоматизации обработки визуальной информации. Одним из самых значительных достижений в этой области стало применение сверточных нейронных сетей, которые изменили подходы к распознаванию изображений и анализу видеоданных. Эти сети, вдохновленные принципами работы человеческого мозга, способны автоматически извлекать и обрабатывать визуальные признаки, что делает их особенно эффективными для задач, связанных с компьютерным зрением.
Сверточные нейронные сети были впервые представлены в 1980-х годах, но лишь в начале 2010-х годов, с развитием вычислительных мощностей и доступностью больших объемов данных, они стали широко применяться в практике. Архитектура сверточных нейронных сетей включает несколько слоев свертки, пулинга и полностью связанных слоев, что позволяет модели учиться на различных уровнях абстракции. Этот процесс помогает эффективно справляться с разнообразными задачами, такими как классификация, сегментация и детекция объектов.
Основным преимуществом сверточных нейронных сетей является их способность обучаться на больших объемах данных и выявлять сложные зависимости в изображениях. Например, в медицинской диагностике сверточные нейронные сети могут анализировать медицинские снимки, такие как рентгеновские и МРТ-изображения, с целью выявления аномалий. Это может существенно повысить точность диагностики и помочь врачам в принятии более обоснованных решений.
Сверточные нейронные сети также находят применение в таких областях, как автономные транспортные средства, где необходимо распознавание дорожных знаков, пешеходов и других объектов. Здесь высока степень надежности и точности, что критически важно для безопасности на дороге. Кроме того, CNN активно используются в системах безопасности,
обеспечивая распознавание лиц и анализ видеопотоков в режиме реального времени.
Однако применение сверточных нейронных сетей не лишено проблем. Одной из ключевых задач является необходимость в больших объемах размеченных данных для обучения моделей. Кроме того, сложные архитектуры могут требовать значительных вычислительных ресурсов, что ограничивает их применение в условиях ограниченных мощностей. Также существует проблема интерпретируемости моделей, что делает сложным понимание того, как принимаются решения на основе анализа изображений. Заключение.
Сверточные нейронные сети стали ключевым инструментом в области компьютерного зрения, обеспечивая значительные успехи в распознавании изображений, классификации объектов и анализе видеоданных. Благодаря своей способности автоматически извлекать значимые признаки и обрабатывать большие объемы данных, сверточные нейронные сети открывают новые горизонты для применения в различных областях, включая медицину, автономные транспортные средства и системы безопасности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "Сверточные нейронные сети: Теория и практика" / Под ред. А.В. Коваленко. М.: Издательство "Искусственный интеллект", 2023;
2. "Глубокое обучение в компьютерном зрении: Методы и алгоритмы" / Под ред. И.М. Сидорова. СПб.: Научное издательство "Технологии", 2022;
3. "Анализ изображений с помощью нейронных сетей" / Под ред. Л.С. Иванова. Екатеринбург: Уральский университет, 2021;
4. "Обучение нейронных сетей: Применение и вызовы" / Под ред. М.Н. Сергеева. Казань: Казанский университет, 2023;
5. "Современные подходы к компьютерному зрению: Технологии и применение" / Под ред. Т.Ю. Смирнова. Новосибирск: Сибирский институт технологий, 2022
Atamukhammedov R., Atamyradov I., Batyrov B.
Atamukhammedov R.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
Atamyradov I.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
Batyrov B.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN COMPUTER VISION
Abstract: this paper examines the application of convolutional neural networks in the field of computer vision, which has become one of the most actively developing areas of artificial intelligence. Convolutional neural networks have proven to be effective tools for solving problems of image recognition, object classification and video data analysis. Their architecture, inspired by biological processes of perception, allows you to automatically extract significant features from images, which significantly improves the quality ofprocessing and analysis of visual information.
Keywords: convolutional neural networks, computer vision, image recognition, object classification, neural network architecture, learning algorithms, model pre-training.
