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Klassifizierung: Daten kategorisieren für bessere EinblickeÜbersicht der Modelltypen
Klassifizierung
Der Modelltyp Klassifizierer hilft dabei, ganze Bilder oder bestimmte Bildbereiche effizient in vordefinierte Klassen einzuordnen. Das Modell gibt Labels mit zugehöriger Vertrauenswahrscheinlichkeit aus (z. B. „Apfel: 80 %“, „Pfirsich: 40 %“) und liefert damit klare und verwertbare Erkenntnisse. Ideal für verschiedenste Anwendungsfälle – etwa das Sortieren von Produktbildern in Kategorien wie Früchte (Apfel, Orange, Banane) oder das Klassifizieren von Röntgenbildern als „gesund“ oder „auffällig“ – arbeitet das Modell direkt auf dem Bild, ohne einzelne Objekte genau zu lokalisieren. Dadurch werden Aufgaben schneller und präziser kategorisiert.
Objekterkennung
Der Modelltyp Detektor kann mehrere Objekte innerhalb eines Bildes erkennen und lokalisieren. Er gibt Begrenzungsrahmen (Bounding Boxes) um die erkannten Objekte aus und versieht sie mit einem Label und einem Vertrauenswert (z. B. „Auto: 90 %“ bei (x, y)).
Dies ist besonders nützlich für Anwendungen wie die Erkennung von Fahrzeugen und Fußgängern in Straßenszenen oder das Zählen von Gegenständen auf einem Förderband („3 Äpfel, 2 Orangen“), da das Modell effektiv erkennt, was sich im Bild befindet und wo es sich befindet.
