计算机视觉常用深度学习算法
时间: 2023-06-01 16:03:56 浏览: 95
1. 卷积神经网络(CNN):用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
2. 循环神经网络(RNN):用于序列数据分析,如自然语言处理、语音识别等。
3. 长短时记忆网络(LSTM):一种特殊的RNN,用于解决长序列数据中的梯度消失问题。
4. 生成对抗网络(GAN):用于图像生成、图像修复、图像超分辨率等任务。
5. 物体检测算法:包括YOLO、Faster R-CNN、SSD等,用于识别图像中的物体并标注其位置。
6. 语义分割算法:用于将图像中的每个像素分配到不同的类别中,如FCN、SegNet等。
7. 实例分割算法:同时识别图像中的物体并标注其位置和边界,如Mask R-CNN。
8. 图像转换算法:将图像从一个领域转换到另一个领域,如风格迁移、图像着色等。
9. 人脸识别算法:用于识别图像中的人脸并进行人脸认证或人脸检索,如FaceNet、DeepFace等。
10. 图像去噪算法:用于去除图像中的噪声,如DnCNN、RED等。
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Python计算机视觉与深度学习实战源码是一本介绍如何使用Python进行计算机视觉和深度学习实践的书籍。该书籍详细介绍了如何使用Python编程语言结合常见的计算机视觉与深度学习库,如OpenCV、TensorFlow和Keras等进行实际的项目开发和实战应用。
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