Да, нейросеть может быть обучена распознавать только один объект на изображении. Если нейросеть изначально обучена на изображениях, содержащих только песок, она будет ориентироваться на те особенности, которые могут быть присущи этому объекту. Однако, если на изображении появится посторонний объект, результаты могут отличаться в зависимости от нескольких факторов:
1. **Обучение**: Если нейросеть была обучена исключительно на изображениях с песком, она может не распознать посторонний объект, поскольку не имеет достаточной информации о других типах объектов. В этом случае она может классифицировать изображение как "песок", даже если на нем есть что-то другое.
2. **Обобщение**: В некоторых случаях, если посторонний объект сильно выделяется на фоне песка, нейросеть может обнаружить его, особенно если обучение происходило на разнообразных изображениях, где иногда присутствовали небольшие предметы на песке.
3. **Методы детекции объектов**: Если используется подход, основанный на детекции объектов, такая нейросеть может обнаружить несколько объектов на изображении и указать на присутствие постороннего объекта.
4. **Аномалии**: Если нейросеть сталкивается с объектом, который значительно отличается от песка, это может быть воспринято как аномалия, и сеть может попытаться указать на это, но не всегда с высокой точностью.
Таким образом, ответ на ваш вопрос зависит от того, как была обучена нейросеть и от методов обработки изображения, которые были использованы. Если ваша задача заключается в том, чтобы выяснить, есть ли что-то кроме песка, то для этого будет полезно использовать модели, обученные на более разнообразных данных и способные к детекции объектов.