Класифікація зображень — це базова задача штучного інтелекту, що полягає у присвоєнні цифровому зображенню однієї або декількох наперед визначених міток відповідно до його візуального змісту. Вона ґрунтується переважно на алгоритмах машинного та глибокого навчання, які здатні виділяти релевантні ознаки для розрізнення категорій. На відміну від детекції об'єктів чи сегментації, класифікація передбачає категоризацію всього зображення без локалізації об'єктів або розділення на області. Зазвичай використовуються згорткові нейронні мережі (CNN), що навчаються ієрархічних візуальних патернів. Технологія дозволяє системам автоматично розпізнавати об'єкти, сцени чи аномалії на зображеннях.
Використання та приклади
Класифікацію зображень використовують для розпізнавання облич у системах безпеки, AI-діагностики в медицині (аналіз радіологічних знімків), автоматичного сортування фото, промислового моніторингу (виявлення дефектів), управління контентом у соцмережах (модерація зображень), у точному землеробстві (розпізнавання хвороб рослин), а також для розпізнавання дорожніх знаків в автомобільній галузі.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Основні бібліотеки та фреймворки: TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, FastAI, OpenCV. Вони забезпечують модулі для побудови, навчання та оцінки моделей класифікації зображень. Для складних задач використовують попередньо навчені мережі — ResNet, Inception, VGG, EfficientNet.
Останні досягнення та тренди
Сучасні дослідження спрямовані на підвищення ефективності архітектур Transformer (Vision Transformers, ViT), самонавчання, зменшення розміру моделей для вбудованих систем, підвищення стійкості до упереджень і атак. Автоматична анотація та напівконтрольоване навчання знижують залежність від великих анотованих наборів даних і розширюють можливості застосування.