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卷积神经网络提取图像特征
CNN(
卷积神经网络
)是什么?
答:
在数字
图像
处理的时候我们用
卷积
来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。然而在
神经网络
中,模版的参数是训练出来的,我认为是纯数学意义的东西,很难理解为在频域上还有什么意义,所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。首先不管是不...
卷积
对于什么领域或行业具有重要意义?
答:
1.计算机视觉:
卷积神经网络
(CNN)是计算机视觉领域的核心技术,广泛应用于
图像
识别、目标检测、语义分割等任务。通过卷积操作,CNN能够自动学习图像中的
特征
表示,从而实现对图像内容的理解和分析。2.语音识别:卷积神经网络也被应用于语音识别领域,用于
提取
语音信号中的时频特征。卷积层可以捕捉到语音信号的...
何凯明在2015提出的
卷积神经网络
模型的里程碑的模型是
答:
LeNet-5沿用了LeCun(1989)的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入
特征
进行筛选。LeNet-5基本上定义了现代
卷积神经网络
的基本结构,其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为有效
提取
了输入
图像
的平移不变特征,使得对于特征的提取前进了一大步,所以我们一般的认为,YannLeCun是卷积神经网络的创始人。
提取
噪声用那些
网络
好
答:
去噪
卷积神经网络
和基于深度可分离卷积的去噪模型。1、去噪卷积神经网络是一种专门用于图像去噪的卷积神经网络模型,采用残差学习的思路,通过多层卷积操作来
提取图像特征
,从而实现对噪声的有效去除。2、基于深度可分离卷积的去噪模型是一种有效的卷积神经网络模型,可以用于图像去噪,采用深度可分离卷积和残差...
人脸匹配和识别算法有哪些?
答:
支持向量机(SVM):通过训练一个分类器来对不同的人脸进行分类和识别。这种算法可以在一定程度上解决人脸姿态、光照和表情变化等问题,但需要较大的计算资源和时间。深度学习(Deep Learning):利用
卷积神经网络
(CNN)等深度学习算法对人脸
图像
进行
特征提取
和匹配。这种算法可以自动学习人脸的特征表示和分类...
CV领域初窥--
图像
分类(一)
答:
AlexNet有以下的特点: VGGNet探索了
卷积神经网络
的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络,证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能,使错误率大幅下降,同时拓展性又很强,迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好。到目前为止,VGG仍然被用来
提取图像特征
。 VGGNet可以看成是加深版本...
计算
卷积
的公式是什么?
答:
4、在图像处理中,卷积运算被广泛应用于图像滤波、图像增强、图像变换等领域。通过将一个图像与一个卷积核进行卷积运算,可以得到一个经过滤波处理的图像。5、在机器学习中,卷积运算被广泛应用于
卷积神经网络
(Convolutional Neural Networks,简称CNN)中,用于
提取图像
等数据
特征
。通过将输入图像与多个卷积核...
卷积
怎么计算?
答:
4、在图像处理中,卷积运算被广泛应用于图像滤波、图像增强、图像变换等领域。通过将一个图像与一个卷积核进行卷积运算,可以得到一个经过滤波处理的图像。5、在机器学习中,卷积运算被广泛应用于
卷积神经网络
(Convolutional Neural Networks,简称CNN)中,用于
提取图像
等数据
特征
。通过将输入图像与多个卷积核...
卷积神经网络
里输入
图像
大小何时是固定,何时是任意
答:
卷积神经网络
有以下几种应用可供研究:1、基于
卷积网络
的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础,几何形状是物体的本质
特征
的表现,并具有平移、缩放和旋转不变等
特点
,所以在模式识别领域,对于形状的分析和识别具有十分重要的意义,而二维
图像
作为三维图像的特例以及组成部分,因此二维图像...
简述
卷积神经网络
的结构
答:
4、全连接层。在经过多轮卷积层和池化层处理之后,在
卷积神经网络
的最后一般会由1到2个全连接层来给出最后的分类结果。经过几轮的卷积层和池化层的处理之后,可以认为
图像
中的信息已被抽象成了信息含量更高的
特征
。5、Softmax层。Softmax层主要用于分类问题。经过Softmax层,可以得到当前样例中属于不同...
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