经典且热门的计算机视觉网络结构

计算机视觉：经典网络结构详解
最新推荐文章于 2025-12-01 16:07:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KtMacos/article/details/133069431
本文探讨了计算机视觉领域的核心网络结构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制，这些结构广泛应用于图像分类、目标检测、图像标注和视频分析等任务。文中还提及了自注意力机制在图像生成和图像描述中的应用，并提供了相关源代码。

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，涉及到从图像和视频中提取有意义信息的技术。在计算机视觉领域，有许多经典且热门的网络结构被广泛使用，用于解决各种视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割等。在本文中，我们将介绍一些常见的计算机视觉网络结构，并提供相应的源代码。

  1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）
    卷积神经网络是计算机视觉领域最为经典的网络结构之一。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征，并用于图像分类和目标检测等任务。

    import torch
import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def
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