30、深度学习与计算机视觉常见问题解答

深度学习与计算机视觉常见问题解答

1. 计算机视觉与相关概念

1.1 计算机视觉任务区分

在计算机视觉领域，有一些任务容易混淆。例如，网络图像搜索（搜索与查询相似的图像）、从图像序列进行 3D 场景重建属于计算机视觉任务，而视频角色动画则属于计算机图形学领域。不过，如今计算机视觉算法正越来越多地帮助艺术家更高效地生成或制作动画内容，比如动作捕捉方法，它可以记录演员的动作并将其转移到虚拟角色上。

1.2 感知机的激活函数

最初的感知机使用的激活函数是阶跃函数。

1.3 手写数字 4 的检测网络调整

若要训练一个方法来检测手写数字是否为 4，需要对原网络进行调整。原网络是用于识别 0 - 9 数字的分类网络，输出向量有 10 个值（每个类别一个分数/概率）。而检测数字 4 的任务是一个二分类问题，因此网络应调整为仅输出两个值。

2. Keras 与 TensorFlow 相关问题

2.1 Keras 与 TensorFlow 的关系及用途

Keras 被设计为其他深度学习库的包装器，旨在简化开发过程。现在，TensorFlow 通过 tf.keras 与 Keras 完全集成。在 TensorFlow 2 中，使用 tf.keras 模块创建模型是最佳实践。

2.2 TensorFlow 使用图的原因及手动创建方法

TensorFlow 依赖图来确保模型的性能和可移植性。在 TensorFlow 2 中，手动创建图的最佳方法是使用