Изменения
Семантическая сегментация
'''Задача нахождения объектов на изображении''' {{---}} задача машинного обучения, в рамках которой выполняется определение наличия или отсутствия объекта определённого домена на изображении, нахождение границ этого объекта в системе координат пикселей исходного изображения. В зависимости от алгоритма обучения, объект может характеризоваться координатами обрамляющего его прямоугольника (bounding box), ключевыми точками, контуром объекта.
==Область применимостиПостановка задачи== Задача нахождения объектов на изображении может быть поставлена различным образом и включает в себя класс других задач, помогающих определить, какие объекты находятся на изображении и где они расположены в сетке пикселей исходного изображения. Задача семантической сегментации (англ. semantic segmentation) {{---}} задача, в которой на вход модели подаётся изображение, а на выходе для каждого пикселя является метка принадлежности этого пикселя к определённой категории. Например, если в исходном изображении человек переходит дорогу, то для каждого пикселя необходимо вывести, является ли этот пиксель частью человеческого тела, профиля дороги, знака дорожного движения, неба, или какого-то другого типа. Существенный недостаток применения одной лишь семантической сегментации относительно задач, связанных с распознаванием объектов {{---}} маркировка пикселей по принадлежности только к типу объекта, что не создаёт различия между объектами как таковыми. Например, если назвать "объектом" связную область пикселей, характеризующих одинаковый тип, то два объекта, перегораживающих друг друга на исходном изображении, будут определены как один объект, что в корне неверно. Задача семантической сегментации изображения с дифференцированием объектов называется задачей сегментации экземпляров (англ. instance segmentation). Модели, решающие задачу сегментации экземпляров, применяются, в том числе, для подсчёта людей в массовых скоплениях, для автомобилей с автоматическим управлением.
==R-CNN==
