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我们在哪里将标签传递给CNN图像分类器？

在传递标签给CNN图像分类器时，通常是在训练过程中或者预测过程中进行的。

在训练过程中，标签通常与图像数据一起作为训练样本输入给CNN模型。训练样本由图像数据和对应的标签组成，标签用于指示图像的类别或者所属的类别。在每次训练迭代中，CNN模型会根据输入的图像数据和标签进行前向传播和反向传播，通过优化算法来调整模型的权重和参数，以使模型能够更准确地预测图像的类别。

在预测过程中，标签通常不是直接传递给CNN图像分类器，而是通过模型的输出结果进行解释和推断。CNN模型会对输入的图像进行前向传播，得到一个概率分布或者预测结果，表示图像属于各个类别的概率或者最终的预测类别。根据模型输出的结果，可以将对应的标签与图像关联起来，从而得到图像的分类结果。

总结起来，标签在训练过程中用于指示图像的类别，与图像数据一起作为训练样本输入给CNN模型；在预测过程中，标签通过模型的输出结果进行解释和推断，从而得到图像的分类结果。

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详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

在本文中，我将分享 5 种主要的计算机视觉技术，并介绍几种基于计算机视觉技术的深度学习模型与应用。 ▌1 、图像分类 ?...最后，预测一组新图像的类标签，评估分类器的性能，我们用分类器预测的类别标签与其真实的类别标签进行比较。...目前较为流行的图像分类架构是卷积神经网络（CNN）——将图像送入网络，然后网络对图像数据进行分类。卷积神经网络从输入“扫描仪”开始，该输入“扫描仪”也不会一次性解析所有的训练数据。...一旦我们有了区域建议，就直接将它们送入 Fast R-CNN 。 并且，我们还添加了一个池化层、一些全连接层、一个 softmax 分类层以及一个边界框回归器。...鉴于 CNN 在图像分类和目标检测方面的优势，它已成为计算机视觉和视觉跟踪的主流深度模型。 一般来说，大规模的卷积神经网络既可以作为分类器和跟踪器来训练。

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