Концепция использования нейросетей для решения задач компьютерного зрения возникла еще в 1950-х годах, но стремительное развитие технологий и доступность больших объемов данных сделали возможным их широкое применение в последнее время. Нейросети применяются в компьютерном зрении для распознавания и классификации объектов на изображениях, детектирования и отслеживания движущихся объектов, обработки изображений и многих других задач.

Одна из самых распространенных архитектур нейросетей для компьютерного зрения – это сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Они применяются для обработки изображений с большой точностью и скоростью, и используются для классификации, детектирования и сегментации объектов. CNN состоят из нескольких слоев, где каждый слой выполняет определенную функцию. Например, первый слой извлекает простые признаки из изображения (например, линии или углы), а последующие слои анализируют более сложные признаки (например, формы объектов).

Другие архитектуры нейросетей для компьютерного зрения включают в себя рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN), которые используются для обработки временных рядов и последовательностей, и глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks, DNN), которые используются для решения разнообразных задач машинного обучения, включая компьютерное зрение.

Кроме того, для обучения нейросетей в компьютерном зрении используются большие наборы данных, такие как ImageNet или COCO, которые содержат миллионы изображений. Такие наборы данных позволяют нейросети обучаться на большом количестве различных изображений и повышать точность распознавания объектов.