2、深度学习模型在目标检测与计算机视觉中的应用

深度学习模型在目标检测与计算机视觉中的应用

1. 深度学习学习方法

深度学习常见的学习方法主要有监督学习、无监督学习和强化学习，下面为你详细介绍：

1.1 监督学习

监督学习是深度学习中最常见的形式。它会将一组图像或数据作为训练集，并将其输入到网络中进行训练。对于每一个输入，都有一个对应的标记输出，这样网络就能处理输入并得到期望的输出。例如，将图像分为 X 个不同的类别，这就需要一个图像训练集和一个图像验证集。训练集可以表示为{(r1, s1), (r2, s2), …, (rx, sx)}，其中输入是 ri，输出是 si。通过最小化一个成本函数来训练图像，该成本函数会将输出与正确的输入联系起来。训练好的图像被输入到模型中，模型会预测输出。

1.2 无监督学习

与监督学习不同，在无监督学习中，训练数据或图像集没有被标记来确定类别或进行分类。网络模型会在数据或图像中找到共同特征，并根据模型的知识对数据进行分组。

1.3 强化学习

在强化学习中，没有训练数据集，系统会凭借自身经验自行做出合适的决策。这个决策有助于在某些情况下获得奖励。它可以通过不同类型的机器或软件来实现，目标是找到最佳路径或行为。与监督学习和无监督学习不同的是，后两者有训练数据和正确的解决方案，而强化学习没有训练数据，因此强化代理必须决定如何完成分配的工作。

学习方法	特点
监督学习	有标记的输入输出，