深度学习基础:计算机视觉

本文探讨深度学习在计算机视觉中的应用,包括图像分类和目标检测。通过使用Python的Keras库实现图像分类,以及TensorFlow库和SSD模型进行目标检测,展示了深度学习在这些任务中的强大能力。

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深度学习和计算机视觉是当今技术领域中备受关注的热门话题。深度学习是一种机器学习方法,通过模拟人脑神经网络的工作原理来实现智能化任务。而计算机视觉则是指让计算机通过图像或视频数据来理解和分析视觉信息的能力。本文将介绍深度学习在计算机视觉中的应用,并提供相应的源代码示例。

  1. 图像分类(Image Classification)
    图像分类是计算机视觉中最基础的任务之一,其目标是将输入的图像分为不同的类别。深度学习在图像分类任务中取得了巨大的成功,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)。以下是一个使用Python和Keras库实现图像分类的示例代码:
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras
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