Machine learningDeep learning / NLP / CV

Класификација слика

Класификација слика је задатак додељивања једне семантичке ознаке целој слици из фиксног скупа категорија. Савремени приступи се ослањају на дубоке конволуционе неуронске мреже (CNN) или Вижн Трансформере (ViT) обучене од почетка до краја на великим обележеним скуповима података као што је ImageNet, постижући надљудску тачност на многим бенчмарковима и подржавајући апликације од медицинског снимања до аутономних возила.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+14 more

Izvori

  1. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 25, 1097–1105. link
  2. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/deep-learning/image-classification

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateImage Classification (Deep Learning Image Classification). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/deep-learning/image-classification · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026