В середине 2016 года исследователи из Массачусетского технологического института продемонстрировали, что CNN со слоями GAP (также известные как GAP-CNN), которые были обучены для задачи классификации, также могут использоваться для локализации объектов. То есть GAP-CNN не только сообщает нам, какой объект содержится на изображении, но и сообщает нам, где этот объект находится на изображении, причем без дополнительной работы с нашей стороны! Локализация выражается в виде тепловой карты..

Недавние достижения подняли область искусственного интеллекта (ИИ) на очень высокие высоты. А значительный рост цифровых данных также побудил разработчиков больше сосредоточиться и работать над различными задачами, связанными с задачами компьютерного зрения. Некоторыми задачами компьютерного зрения являются классификация объектов, обнаружение объектов или сегментация объектов. Наиболее распространенной и простой в реализации из этих задач является классификация объектов. Современные..