YOLO в действии: Обнаружение объектов. Артем Демиденко

объем обучающего набора и уменьшило переобучение.

      Кроме свёрточных сетей, существуют и другие архитектуры, такие как ResNet и VGG, каждая из которых обладает своими особенностями и достоинствами. ResNet интересна тем, что вводит остаточные связи между слоями, позволяя избежать проблемы затухающего градиента при увеличении глубины сети. Это одна из причин, почему ResNet может иметь большое количество слоев и добиваться отличных результатов в задачах обнаружения и классификации объектов.

      На практике для реализации нейронных сетей активно используют популярные платформы, такие как TensorFlow и PyTorch. Например, чтобы создать простую модель свёрточной нейронной сети для классификации изображений в TensorFlow, можно воспользоваться следующим кодом:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras import layers, models

      model = models.Sequential()

      model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

      model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

      model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

      model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

      model.add(layers.Flatten())

      model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))

      model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

      ```

      Этот код создает простую свёрточную нейросеть, которая может быть обучена на наборе изображений. Важно отметить наличие слоев MaxPooling2D, которые уменьшают размерность и выделяют наиболее значимые признаки.

      Еще один важный аспект – это регуляризация, которая помогает предотвратить переобучение. Применение техник, таких как дропаут, позволяет модифицировать архитектуру сети, временно «отключая» некоторые нейроны во время обучения, что делает модель более устойчивой.

      В заключение можно сказать, что знание основ нейронных сетей и их применения в анализе изображений открывает широкие возможности для внедрения технологий компьютерного зрения в самых разных сферах. Лидирующие позиции нейронных сетей объясняются их возможностью обучаться на большом объеме данных и адаптироваться к различным типам контента, что делает их незаменимыми инструментами в современном мире.

      Архитектура и принципы работы

      ЙОЛО

      YOLO, или "Вы только раз посмотрите", является одной из самых известных архитектур для обнаружения объектов в реальном времени. Эта модель произвела революцию в области компьютерного зрения благодаря своей способности делать предсказания мгновенно, что делает её незаменимой в таких сферах, как безопасность, автономные автомобили и робототехника. В этой главе мы подробнее рассмотрим архитектуру YOLO, принципы её работы и основные особенности, которые делают её такой эффективной.

      Архитектура YOLO основана на концепции единой нейронной сети, которая одновременно предсказывает место расположения объектов и их классы. Это отличается от традиционных методов, которые обычно разбивают задачу на отдельные этапы. Архитектура YOLO включает несколько слоев, включая сверточные слои, слои подвыборки и полносвязные слои. Главная идея заключается в том, что изображение разбивается на сетку, и каждой ячейке присваиваются