卷积神经网络预测类的概率

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它通过模拟人类视觉系统的工作原理，从输入的图像中提取特征，并通过多层卷积和池化操作进行特征的抽象和降维，最后通过全连接层进行分类或回归预测。

卷积神经网络在图像处理领域具有广泛的应用场景，包括图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等。它在处理图像数据时具有以下优势：

局部感知性：卷积神经网络通过卷积操作可以捕捉到图像中的局部特征，能够有效地处理图像中的空间关系。
参数共享：卷积神经网络中的卷积核可以共享参数，减少了需要学习的参数数量，降低了模型复杂度，提高了模型的训练效率。
平移不变性：卷积神经网络在处理图像时具有平移不变性，即对于图像中的平移操作，模型的输出不会发生变化，增强了模型的鲁棒性。

腾讯云提供了一系列与卷积神经网络相关的产品和服务，包括：

人工智能计算服务（AI Compute）：提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习模型的训练和推理。
图像识别（Image Recognition）：基于卷积神经网络的图像识别服务，可以实现图像分类、目标检测等功能。
视觉智能（Visual Intelligence）：提供了一系列与计算机视觉相关的服务，包括人脸识别、人体姿态识别、图像分割等。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：通过卷积神经网络等技术，实现了文本分类、情感分析等自然语言处理任务。

以上是关于卷积神经网络预测类的概率的完善且全面的答案。

图像处理和神经网络方法

python、image-processing、machine-learning、computer-vision、neural-network

我目前正在做一个识别一个人的情绪/情绪的项目。作为第一步，我们正在开发一个图像识别、检测和跟踪python代码。我通过各种不同的方法来解决这个问题，并找到了答案。 1 ) Haar级联方法(速度快，但不适用于识别和读取表达式)。 2)神经网络(擅长图像识别，如微笑/愤怒等细节))。我对神经网络的方法感到困惑。我们可以首先使用haar级联轻松(真的很快)检测人脸，然后使用精明的边缘检测或裁剪来裁剪出人脸的一部分。在这之后，我不知道如何继续。这是我的想法。继续使用haar级联方法检测人脸的特征，如眼睛，鼻子，脸颊，嘴唇...然后找出它们之间的距离，找出比率，我们可以进一步使用这些比率来形成神

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图像识别用预训练卷积神经网络的硬件要求

deep-learning、gpu、hardware

我知道，为了训练一个用于图像识别的深层神经网络，需要一个好的GPU或GPU，因为它们比CPU更适合这个任务。这是很清楚的，有许多不同的教程使用不同的库如何做到这一点。然而，当我训练了我的深层神经网络时，在服务器上的某个web应用程序中，运行经过训练的深层神经网络来识别图像的硬件要求是什么？我的钢铁需要服务器上强大的GPU吗？什么硬件对运行预先训练过的深层神经网络- RAM、CPU、存储器来说更重要？我能在Android应用上运行经过预先训练的网络来进行图像识别吗？是个好主意吗？对不起，如果我的问题太含糊和宽泛，但我找不到任何适当和详细的评论，这一主题。

浏览 1提问于2018-06-27得票数 0

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深度置信网络与卷积神经网络在非图像分类任务中的性能

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在本文中，作者指出，为了更好地分类，在训练分类器之前，使用生成模型来初始化模型和模型特征。通常需要它们来解决单独的无监督和有监督的学习问题。生成受限Boltzmann机器和深度信念网络被广泛应用于无监督学习目的。我的问题是，如果我要通过无监督学习来完成一项非图像多类分类任务，那么在不考虑数据集也很重要这一事实的情况下，使用深度信念网络或卷积神经网络更好吗？与图像分类任务相关的一个类似问题在这里被问到了。答案指出，DBN在非图像分类任务上可能比CNN表现更好，但是否有任何证据可以证明这一点，或者有任何论文对此进行了更深入的探讨？

浏览 10提问于2020-01-28得票数 0

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什么是“空间特征编码”？有人能举出一个具体的例子吗？

machine-learning、deep-learning、computer-vision

这个书“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”提到了一个术语空间特征编码。另一方面，与以往主流的图像识别方法(如HAAR、SIFT、HOG图像特征和spatial feature encoding、随机森林或支持向量分类器)相比，CNN模型具有更高的建模能力。考虑到在模型训练过程中需要适应的数百万个参数(比以前的管道多得多)，CNN的表示增强了计算机图像识别模型的能力，使其能够很好地处理更具有挑战性的成像问题。主要的风险是过度拟合，因为模型的能力通常很高，深入学习，但数据集往往非常有限(这些数据集具有良好的标签质量，便于监督培训)。本书的核心主题是关于如何解决这一任务的例子--通过深度学习模

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机器学习/数据分析的类型

machine-learning

我正在寻找一个框架或图表，分类所有不同类型的数据分析/机器学习。我想用这个分类来组织我的知识/领域学习。我所指的数据分析/ML类型的例子包括：-地理地图-图像识别(CV，OCR.)-信号处理-文本/语音理解是否有对所有这些领域进行分类的图表/框架？

浏览 0提问于2019-11-21得票数 1

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非负矩阵分解(NMF)在人脸识别中的应用

object-recognition

我很想知道如何实现NMF来进行面部识别。据我所知，NMF的工作方式是取V，它是人脸图像的矩阵(n个分辨率x个人)，并分解V= WH，其中我们得到r基向量。我假定这一步是使用训练集完成的。但我不知道怎么从这里开始。利用主成分分析( PCA )方法，在训练集上构造特征脸后，将测试图像投影到人脸空间，然后通过比较测试图像和训练图像的权重系数对图像进行分类。那NMF呢？我用基向量吗？我该拿他们怎么办？

浏览 0提问于2015-11-04得票数 1

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应用神经网络进行图像识别

machine-learning、image-processing、neural-network、deep-learning、conv-neural-network

在对图像进行精巧的边缘检测之后，神经网络是如何进行图像识别的？我不是在寻找代码，我想知道神经网络实际上是如何工作的，以便从一组图像中匹配图像的相似性。在输入层、隐藏层等方面应该考虑什么？

浏览 0提问于2016-05-19得票数 0

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深度学习是否需要图像配准？

image-processing、deep-learning、image-registration

我有一个关于生物医学图像分析的一般性问题。因为生物医学图像需要配准，以便在相同空间中对齐图像并更好地提取特征。我的问题是，基于深度学习的分类是否也需要训练数据集图像的图像配准？在深度学习中，架构本身定义了最佳特征，使用深度神经网络进行腹部CT扫描图像分类是否需要注册？当我们为了更好地训练数据而进行数据增强时，这种情况下还需要图像配准吗？

浏览 34提问于2019-06-04得票数 1

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基于卷积神经网络的图像特征识别

machine-learning、artificial-intelligence、neural-network、convolution

假设您使用神经网络进行图像识别，并且您已经训练它来识别直线。每当某个特定的像素列打开，而相邻的像素被关闭时，一个特定的节点触发，从而“识别”这条线。到目前为止还不错，但是如果这条线只向左或向右移动几个像素呢？ “直线”节点不再是活动的，因为它“反应”的像素列是关闭的(直线太远、太右或太左)。我天真的解决方案是单独训练网络来识别图像每一部分的线条，但这似乎是杂乱无章的。因此，我的问题：神经网络如何识别直线，而不管它们在图像上的位置？我读到了复杂的神经网络巧妙地解决了这个问题，有人能解释一下怎么用非太专业的术语吗？，一旦它们被识别，关于它们的位置的信息是如何传输到链上的(因为左边的一条

浏览 0提问于2013-12-07得票数 1

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情感识别或特征提取

c++、qt、opencv、image-processing

我正在开发一个模块，可以从人的面部识别情感(基本的情感，例如: joy，悲伤，厌恶，恐惧，惊讶，中立)。我使用的工具包括： OpenCV 2.4.2 Qt创造者明w 4.4 首先，我认为我可以利用Open的人脸识别模块来适应我的目标，并使用它(LBPH人脸识别器)，但可以取得很好的效果。我用来自不同类别情感的图像训练识别器，并对一组样本图像进行人脸识别，以识别情感(而不是人)。然后我放弃了这个想法，开始寻找特征提取方法，这样一旦我得到一个样本的面部图像，我就可以根据提取的特征(使用支持向量机)对其进行分类。我偶然发现了一些库，但它们都是针对Visual的。我是否应该

浏览 1提问于2015-03-20得票数 0

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深入学习NNs (2016)与我4年前(2012年)的研究有何不同？

neural-network、deep-learning

在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:深度学习神经网络是一种隐层大于1的神经网络. 对于我来说，这类NN在大学里是标准的，而DLNN现在非常夸张。去过那里，做过那件事-有什么大不了的？我还听说堆叠的神经网络被认为是深度学习。深度学习是如何定义的？我的神经网络的背景大多来自大学，而不是工作：神经网络在工业中的应用研究有5门关于artif的课程。情报。&马赫。学习。-也许其中有两个在NN上用于小而简单的图像识别项目中使用的三层前馈神经网络。没有对它们进行真正的研究(如博士论文)。

浏览 0提问于2016-10-04得票数 14

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新图像尺寸的传递学习

deep-learning、neural-network、keras、convolutional-neural-network

转移学习:将经过训练的神经网络用于新的分类任务。当我们想要用卷积神经网络进行传递学习时，我们不需要使用与训练所用的图像大小相同的图像大小。但如果我们改变输入的大小，我们将不得不重新训练完全连接的层。见这篇文章是关于堆栈溢出的。我不明白为什么改变输入形状不会影响卷积层的重量和为什么它会影响完全连接的层权重。如果我的问题听不懂，请告诉我。

浏览 0提问于2019-08-16得票数 1

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利用神经网络从图像中提取多个参数

neural-network、deep-learning、computer-vision

我想用神经网络从图像中提取参数。示例：给出砖墙的图像，神经网络应该提取砖块的宽度、高度、颜色和粗糙度。我可以为给定的参数生成图像来训练神经网络，并希望利用它从实际的图像中提取参数。我查过CNN了。我能和他们一起执行这个任务吗？我是否需要特殊的学习算法来提取多个参数而不是分类？是否有专门为此类任务设计的NNs？

浏览 0提问于2016-06-13得票数 8

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改变图像源对图像识别的影响是什么？

image-classification、image-recognition、image-preprocessing

我有一个关于图像识别ML模型的相当普遍的问题。我最近开发了一个图像识别模型，使用单个摄像机收集了5000多幅图像，然后对模型进行了培训/开发。我的问题是，如果我改变相机的来源(也改变分辨率)，这会影响模型的准确性吗？我们开发的脚本仍然会将图像调整到与训练集相同的大小。在我们的团队中有一些关于这方面的讨论，我希望在图像识别方面拥有更多专业知识的人能够增加一些洞察力。谢谢!

浏览 0提问于2021-05-26得票数 2

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CNN模型所使用的哪些功能应该被功能存储在实际中？

deep-learning、image-classification、feature-engineering、convolution、mlops

根据MLOPs原理，建议使用特征存储。问题在于如何利用卷积神经网络这样的深度学习模型进行图像分类，该模型作为训练过程的一部分进行自动特征工程(使用卷积层)。问题对于纯图像分类/分割模型，有一个特征存储有意义吗？哪些特性应该存储在功能存储中？卷积层的输出？但是在训练过程中，它们不能被重用，因为在训练过程中，它们会被卷积层重建。

浏览 0提问于2021-02-09得票数 0

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我们能训练一个神经网络来判断一个物体是否存在于图像中吗？

deep-learning

我刚开始机器学习，致力于目标检测，但对目标在图像中的位置不感兴趣，所以我只想知道是否有可能训练这样的神经网络，如果有，怎么做？(我只想要一个图像中存在的对象列表)。我不确定构建这样一个网络需要什么样的数据集。编辑:我会更清楚地回答我的问题。首先，我了解CNN和VGG16、Inception、Resnet等模型，我怀疑这些网络是否能够被训练来识别一个对象，即它将预测图像中存在的对象并给出概率。如果我想训练一个网络来判断图像中是否存在特定的对象，那么输出应该是是的，如果有任何对象存在，如果没有，则为no。

浏览 0提问于2016-12-29得票数 6

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神经网络是如何处理感兴趣区域小的大图像的？

neural-network

如果我理解正确的话，当训练神经网络来识别图像中的对象时，通常会将单个像素映射到单个输入层节点。然而，有时我们可能有一个大的图景，只有很小的兴趣领域。例如，如果我们训练一个神经网络来识别交通标志，我们可能会看到交通标志只覆盖其中一小部分的图像，而剩下的则是道路、树木、天空等。创建一个神经网络，试图从每个位置找到一个交通标志似乎是非常昂贵的。我的问题是，除了对图像进行预处理之外，还有什么特殊的策略可以用神经网络来处理这种情况呢？谢谢。

浏览 1提问于2014-02-16得票数 3

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人脸识别与图像分类

image-processing、face-recognition、face-detection、image-classification

我需要使用张量流来构建一个图像分类模型，但是在我的数据集中，我的10000类、和每个类只有5图像。我知道5的图像数量太少，理想情况下每个类至少应该有100个图像，但此时我不明白某些“人脸识别”模型是如何工作的。例如，所有的现代智能手机都提供了一个“人脸识别”功能，它可以在世界上所有的面孔中识别手机的主人，而且设置非常容易，只需要对用户的脸进行快速射击(3到5秒)。那么，为什么这种方法可以工作，而图像分类模型却需要大量的图像才能达到可接受的精度？这些模型是在幕后使用不同的技术建立的吗？是否有可能使用智能手机用于“人脸识别”的技术建立“图像分类”模型？

浏览 5提问于2021-03-31得票数 1

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大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？

人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别

相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。【分享嘉宾介绍】 image.png 范锦腾讯云资深技术专家冀永楠腾讯云资深技术专家陈琪华图在线高级产品经理卓伟腾讯云高级研发工程师周吉成腾讯云高级产品经理【问答内容】 1. 图像识别系统的原理和应用方法 2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？ 3. 人脸识别技术在各领域的解决方案 4. 文字识别的技术难点 5. 搭建人

浏览 916提问于2019-04-12

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