Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль

12.2. Компьютерное зрение
Компьютерное зрение традиционно является одной из основных областей примене-
ния глубокого обучения, потому что зрение не требует никаких усилий от человека 
и многих животных, но является сложной задачей для компьютеров (Ballard et al., 

---

Компьютерное зрение 

381
1983). Многие из самых популярных стандартных эталонных задач для сравнения 
алгоритмов глубокого обучения так или иначе связаны с распознаванием объектов 
или текста.
Компьютерное зрение – это очень широкая дисциплина, охватывающая раз-
личные способы обработки изображений и поразительное разнообразие прило-
жений – от воспроизведения зрительных способностей человека, например рас-
познавания лиц, до создания совершенно новых видов зрительных способностей. 
В качестве примера из последней категории можно назвать недавнее приложение 
по распознаванию звуковых волн по вибрациям, которые они вызывают в предме-
тах, присутствующих на видео (Davis et al., 2014). Большая часть исследований по 
глубокому обучению в контексте компьютерного зрения посвящена не таким эк-
зотическим приложениям, расширяющим горизонты возможного, а сравнительно 
узким базовым задачам ИИ – воспроизведению человеческих способностей. Речь 
идет о той или иной форме обнаружения или распознавания объектов: констатация 
присутствия объекта в изображении, обведение найденных в изображении объек-
тов рамочкой, транскрибирование последовательности символов в изображении 
или пометка каждого пикселя изображения идентификатором объекта, которому он 
принадлежит. Поскольку основополагающим принципом глубокого обучения изна-
чально являлось порождающее моделирование, существует много работ по синтезу 
изображений с помощью глубоких моделей. Синтез изображений из ничего обычно 
не считается крупным достижением в компьютерном зрении, но модели, способ-
ные к синтезу, часто бывают полезными для восстановления изображений – задачи 
компью терного зрения, подразумевающей исправление дефектов и удаление объ-
ектов из изображения.