Определение
Классификация изображений — это задача присвоения меток всему изображению, например, «кошка», «машина» или «опухоль». Это одна из основных задач компьютерного зрения.
Цель
Целью является автоматизация распознавания объектов или категорий на изображениях для поиска, анализа или принятия решений.
Значение
- Фундаментальная задача компьютерного зрения.
- Используется в здравоохранении, розничной торговле и мониторинге безопасности.
- Ограничено при захвате нескольких объектов на одном изображении.
- Относится к обнаружению и сегментации объектов.
Как это работает
- Соберите и маркируйте набор данных изображений.
- Извлекать признаки (традиционно) или использовать сверточные нейронные сети для представления.
- Обучите классификаторы на маркированных примерах.
- Оцените на основе ранее не полученных данных испытаний.
- Развертывание для классификации новых изображений в реальных условиях.
Примеры (реальный мир)
- ImageNet Challenge: эталон исследований в области классификации изображений.
- Google Photos: классифицирует изображения для поиска и организации.
- Медицинский ИИ: классифицирует рентгеновские снимки по категориям, например, «норма» или «болезнь».
Ссылки/Дополнительная литература
- Крижевский и др. «Классификация ImageNet с использованием глубоких сверточных нейронных сетей». NeurIPS 2012.
- Курс Стэнфордского университета CS231n по CNN.
- Труды IEEE по анализу образов и машинному интеллекту.
