ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ

В данной статье рассматриваются основные принципы создания программного обеспечения для систем распознавания объектов, направленных на обеспечение кибербезопасности. Основой большинства современных систем являются алгоритмы машинного обучения (ML), в частности, методы глубокого обучения (DL), включая сверточные нейронные сети (CNN), специально разработанные для анализа изображений. Обсуждаются ключевые аспекты, такие как оптимизация производительности и точности распознавания объектов, которые зависят от архитектуры модели, качества данных и методов предобработки.