经典且热门的计算机视觉网络结构

KtMacos

于 2023-09-20 10:40:19 发布

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文章标签：计算机视觉人工智能

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KtMacos/article/details/133069431

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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。

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)
```

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