深度学习|10.1 深度学习在计算机视觉的应用
2024-01-02 05:51:41
深度学习在计算机视觉的应用
可以用于图像分类
可以用于目标检测
可用于风格切换
图像大小和神经网络设计的关系
图像中的每一个像素点都是输入层的一部分。而最终最后只有一个输出点,也就是说需要通过乘上中间层/隐藏层内部的矩阵,从而实现降维。
直观上,信息越多,分析的效果应该越好,但也意味着分析的量会越来越大,考虑到分析所需要的时间和空间,往往采用卷积的方式使得神经网络的规模没有那么地大。
文章来源:https://blog.csdn.net/Fangyechy/article/details/135314476
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!