एक द्विआधारी दृश्य ऑब्जेक्ट डिटेक्टर एक मॉडल है जो छवि में किसी वस्तु की उपस्थिति या अनुपस्थिति का पता लगाने में मदद करता है। एक द्विआधारी दृश्य ऑब्जेक्ट डिटेक्टर के लिए एक संभावित न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर हैः इनपुट लेयरः इनपुट लेयर छवि पिक्सेल को इनपुट के रूप में लेता है। छवि को आम तौर पर आकार दिया जाता है और एक निश्चित आकार और सामान्यीकृत पिक्सेल मान प्राप्त करने के लिए संसाधित किया जाता है। ओवरवोल्यूशनल लेयरः पहली छिपी हुई परत एक घुमावदार परत है जो ऑब्जेक्ट छवि पर कई फ़िल्टर लागू करती है ताकि वस्तु की विशेषताओं का पता लगाया जा सके। घुमावदार लेयर आमतौर पर एक ReLU (फ्लैटनिफाइड रैखिक) सक्रियता फ़ंक्शन का उपयोग करता है, जो मॉडल में गैर-रेखीयता का परिचय देता है। अगली परत एक फाइलिंग परत है, जो आउटपुट और आउटपुट के बीच अंतर को मापता है।
एक द्विआधारी दृश्यमान वस्तु डिटेक्टर के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला उत्पन्न करें।