Виды искусственных нейронных сетей для обработки изображений:
1. Многослойный перцептрон  
	![Многослойный перцептрон](../Pictures/06_01.%20Многослойный%20перцептрон.png)
2. Сверточные нейронные сети  
	![Сверточная нейронная сеть](../Pictures/06_02.%20Сверточная%20нейронная%20сеть.png)
  
Представление изображения в формате RGB:  
![Представление изображения в формате RGB](../Pictures/06_03.%20Представление%20изображения%20в%20формате%20RGB.png)  
## Сверточные нейронные сети
**Сверточная нейронная сеть** - специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном и нацеленная на эффективное распознавание образов. Данной архитектуре удается гораздо точнее распознавать объекты на изображениях, так как, в отличие от многослойного персептрона, учитывается двухмерная топология изображения.  
![Сверточная нейронная сеть](../Pictures/06_04.%20Сверточная%20нейронная%20сеть.png)  
![Представление изображения в формате RGB](../Pictures/06_05.%20Представление%20изображения%20в%20формате%20RGB.png)
#### Операция свертки
![Операция свертки](../Pictures/06_06.%20Операция%20свертки.png)  
![Операция свертки](../Pictures/06_07.%20Операция%20свертки.png)
## Задачи, решаемые нейронными сетями применительно к изображениям
#### Классификация изображений
**Классификация** - отнесение изображения к одному или нескольким предопределенным классам.  
![Классификация изображений](../Pictures/06_08.%20Классификация%20изображений.png)  
Примеры:
- VGG19  
	![VGG19](../Pictures/06_09.%20VGG19.png)
- Inception
- ResNeXt
#### Детектирование объектов на изображении
**Детектирование объектов** - поиск и выделение областей изображения, содержащих объекты определенного вида.  
![Детектирование объектов на изображении](../Pictures/06_10.%20Детектирование%20объектов%20на%20изображении.png)  
Примеры:
- Single Shot Detector  
	![Single Shot Detector](../Pictures/06_11.%20Single%20Shot%20Detector.png)
#### Semantic segmentation
**Semantic segmentation** - отнесение каждого пикселя изображения к определенному классу.  
![Semantic segmentation](../Pictures/06_12.%20Semantic%20segmentation.png)  
Примеры:
- UNET  
	![UNET](../Pictures/06_13.%20UNET.png)
#### Instance segmentation
**Instance segmentation** - поиск и выделение маской областей различных объектов одного семантического класса на одном изображении.  
![Instance segmentation](../Pictures/06_14.%20Instance%20segmentation.png)  
Instance segmentation vs Semantic segmentation:  
![Instance segmentation vs Semantic segmentation](../Pictures/06_15.%20Instance%20segmentation%20vs%20Semantic%20segmentation.png)  
Примеры:
- MaskRCNN  
	![MaskRCNN](../Pictures/06_16.%20MaskRCNN.png)
#### Генерация изображений
**Генерация изображений** - процесс создания нового изображения на основе имеющегося.  
![Генерация изображений](../Pictures/06_17.%20Генерация%20изображений.png)
## Генеративно-состязательные сети
**GAN (Generative adversarial network)** - алгоритм, построенный на комбинации 2 нейронных сетей, одна из которых генерирует образцы, а другая старается отличить правильные образцы от неправильных.  
![Генеративно-состязательные сети](../Pictures/06_18.%20Генеративно-состязательные%20сети.png)
## Инструменты
1. Python 3
2. Jupyter Notebook или PyCharm
3. OpenCV
4. PyTorch
5. CUDA