深度学习在计算机视觉领域发挥了关键作用，推动了图像识别、目标检测和图像分割的进步。卷积神经网络（CNN）因其对图像特征的有效提取而成为核心。目标检测算法如Faster R-CNN、YOLO和SSD利用CNN进行物体识别和定位。图像分割方面，深度学习提升了语义分割的准确性和鲁棒性，如U-Net的应用。随着深度学习的进一步发展，计算机视觉将有更多创新。
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，而深度学习技术在计算机视觉的发展中扮演着关键的角色。深度学习的出现极大地推动了计算机视觉的发展，为我们提供了许多强大的工具和算法来解决图像识别、目标检测、图像分割等问题。在本文中，我们将探讨一些深度学习在计算机视觉领域的改进点，并提供相应的源代码示例。
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）
卷积神经网络是计算机视觉中最重要的深度学习模型之一。它在图像处理方面的成功源于其对图像特征的有效提取能力。相较于传统的全连接神经网络，卷积神经网络利用局部感知野和权值共享的特性，能够更好地处理图像中的空间结构信息。以下是一个简单的卷积神经网络的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
