把输入的图像通过卷积层提取出它们的特征，然后得到不同尺度的包含了图像的语义信息和空间位置信息的特征图。
把输入的图像通过卷积层提取出它们的特征，然后得到不同尺度的包含了图像的语义信息和空间位置信息的特征图。
发布时间：2025-05-16 11:14:02
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答案：卷积神经网络（CNN）
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- 1.把输入的图像通过卷积层提取出它们的特征，然后得到不同尺度的包含了图像的语义信息和空间位置信息的特征图。
- 2.卷积层的作用是提取图像的二维特征，通过不同的算子（不同的卷积层）处理，可以检测图像不同边缘
- 3.基于特征融合的方法通过融合不同尺度、不同层次的特征，提高获取图像上下文信息的能力。（ ）
- 4.先是将输入图像经过预处理之后再送进网络，卷积层和池化层一步步提取图像的特征图，
- 5.器的任务是将包含缺失区域的图像作为输入，通过 CNN 结构学习图像的语义信息和纹理特征，
- 6.在卷积神经网络中.若输入图像的尺寸为224*224*3.卷积核的尺寸为5*5*3.卷积步长为4.padding为0.则输入图像与该卷积核卷积之后得到的特征图的尺寸为.（ ）
- 7.（）是模式识别技术在图像领域中的具体应用，是对输入的图像信息建立图像识别模型，分析并提取图像的特征，然后建立分类器，根据图像的特征进行分类识别的一种技术。
- 8.卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成，卷积层负责A输入进行扫描以生成更抽象的特征表示，池化层A这些特征表示进行过滤，保留最关键的特征信息
- 9.图像识别理解为是图像的模式识别，是模式识别技术在图像领域中的具体应用，是对输入的图像信息建立图像识别模型，分析并提取图像的特征，然后建立分类器，根据图像的特征进行分类识别的一种技术。
- 10.每一个卷积核都是由很多个卷积单元组成的，每一个卷积核的大小决定了它能够从输入的图像中提取到多少的特征信息，
