文件名称：Image-Detection:图像处理和图像检测
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-25 12:43:59
图像检测 图像处理和图像识别摘要该代码模式演示如何使用卷积神经网络（CNN）对图像，识别图像（例如猫，狗，树，自行车，汽车）进行分类。 即使存在用于图像分类的代码模式，但它们都没有展示如何使用Keras库使用CNN对图像进行分类。 在现有系统中，有许多技术可用于从图像中提取信息，但是没有定义精确的处理。 在提出的系统中，我们将在图像处理中遇到不同的新技术。 图像识别（分类）图像识别是指将图像输入到神经网络并为其输出某种标签的任务。 网络输出的标签将对应于预定义的类别。 可以将图像标记为多个类，或者只有一个。 如果只有一个类别，则通常使用术语“识别”，而将多个类别的识别任务通常称为“分类”。 图像分类的子集是对象检测，其中对象的特定实例被标识为属于某个类别，例如动物，汽车或人。 特征提取为了进行图像识别/分类，神经网络必须进行特征提取。 功能是您关心的数据元素，这些元素将通过网络馈送。 在图
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Image-Detection-master
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