2019/6/12CS231n课程笔记（图像识别和分割）

最新推荐文章于 2023-09-19 17:47:22 发布
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本文深入探讨了深度学习在图像处理中的应用，包括语义分割技术，通过为图像中的每个像素分配分类标签来实现精细化处理。同时，文章介绍了上采样的两种主要方法：去池化和去卷积，以及目标检测领域的经典模型RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN，这些技术共同推动了计算机视觉的发展。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、语义分割，给出一张图片，对图像上的每一个像素进行分类，对每一个像素产生一个分类类标。

2、上采样的两种方法：

去池化（还有一种是记录池化的时候保留的max 的位置，去池化的时候把数据填到相应的位置，其余位置补零）

去卷积：用输入和卷积核进行运算，重叠的部分进行相加运算。

3、rcnn，fast rcnn，faster rcnn

 

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