H-CAST: модель для классификации изображений с нечёткими деталями

Новая модель ИИ H-CAST объединяет мелкие детали в более крупные объекты. Она создаёт «дерево классификации», показывая сначала общее, а затем более конкретные понятия. Например, «птица» → «орёл» → «белоголовый орлан».

Исследование было представлено в Сингапуре и основано на предыдущей модели CAST. Хотя глубокое обучение хорошо работает с чёткими изображениями, в реальности часто встречаются нечёткий фотографии. Модель, ориентированная только на точность, не справляется с такими изображениями.

Новая модель H-CAST решает эту проблему, позволяя классифицировать изображения на разных уровнях детализации. Она связывает мелкие детали (например, форму клюва) с более крупными характеристиками (например, общей формой птицы). Это помогает избежать ошибок, когда точный классификатор видит «зелёный попугай», а грубый — «растение».

H-CAST использует внутрикадровую сегментацию, чтобы связать мелкие детали с крупными объектами.