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图像识别是指对整个图像进行类别级别的识别,它能够将图像分为不同的类别,如鸟、猫、汽车等。与图像识别不同的还有检测和分割,它们分别定位物体的位置和为图像中的每个像素打上标签。然而,图像识别面临着许多挑战,如类别间相似性、类内变异性、光照、尺度、视点/姿势以及背景/遮挡等因素。为了解决这些问题,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别领域。CNN通过卷积操作有效地捕捉图像中的局部特征,并通过池化操作减少参数数量,从而降低过拟合的风险。训练CNN的过程使用反向传播算法,通过计算损失函数的梯度来调整网络参数,以减少预测误差。相比于传统的多层感知机(MLP),CNN具有通用近似能力、特征嵌入能力和可并行化的优点,但也存在参数数量巨大的缺点。总之,卷积神经网络在图像识别中具有重要的应用价值。
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