<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>OverFeat on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/overfeat/</link><description>Recent content in OverFeat on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 23 Jun 2026 17:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/overfeat/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Детекция объектов: CNN, DPM и OverFeat</title><link>/articles/object-detection-cnn-dpm-overfeat/</link><pubDate>Tue, 23 Jun 2026 17:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/object-detection-cnn-dpm-overfeat/</guid><description>&lt;h2 id="введение-от-классификации-к-детекции"&gt;Введение: от классификации к детекции&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Когда мы говорим о компьютерном зрении, большинство людей сразу представляют себе нейросеть, которая смотрит на фотографию кошки и выдаёт подпись «кот». Но это лишь &lt;strong&gt;классификация&lt;/strong&gt; — ответ на вопрос «что?». Настоящая магия начинается, когда система должна ответить одновременно на три вопроса: &lt;strong&gt;что?&lt;/strong&gt;, &lt;strong&gt;где?&lt;/strong&gt; и &lt;strong&gt;сколько объектов на изображении?&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Именно этим занимается детекция объектов (object detection). И путь к современным детекторам типа YOLO или DETR был проложен тремя ключевыми концепциями, которые мы разберём в этой статье: &lt;strong&gt;свёрточными нейросетями (CNN)&lt;/strong&gt;, &lt;strong&gt;моделью деформируемых частей (DPM)&lt;/strong&gt; и &lt;strong&gt;многозадачной системой OverFeat&lt;/strong&gt;.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>