Задачи анализа изображений, которые решают с помощью нейронных сетей, включают в себя ряд важных задач, таких как классификация изображений, детекция объектов, сегментация изображений, распознавание образов и многие другие.
1. Классификация изображений: одной из основных задач анализа изображений является определение к какому классу объектов на изображении относится. Например, научить нейронную сеть различать машины от животных на фотографиях.
2. Детекция объектов: этот тип задач позволяет не только классифицировать объекты на изображении, но и определить их положение. Нейронные сети могут использоваться для обнаружения объектов различных классов и ограничивающих рамок вокруг них.
3. Сегментация изображений: задача сегментации заключается в том, чтобы отделить каждый пиксель изображения и привязать его к конкретному объекту. Нейронные сети используются для создания детальных масок объектов на изображении.
4. Распознавание образов: данная задача включает в себя распознавание конкретных объектов на изображении, а также определение их состояния или действий. Например, распознавание лиц или жестов на фотографиях.
В целом, нейронные сети позволяют решать сложные задачи анализа изображений с высокой точностью и эффективностью, открывая новые возможности в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта.