可以对图像进行回归处理网络有哪些

对图像进行回归处理的网络有很多，以下是一些常见的：

1. Convolutional Neural Network (CNN): 卷积神经网络是处理图像数据的常用神经网络，可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。在回归问题中，可以通过将最后一层的全连接层改为一个输出节点的线性层来实现。

2. Fully Convolutional Network (FCN): 全卷积神经网络是一种基于卷积神经网络的图像分割方法，其输出是一个与输入图像大小相同的像素级别的预测。同样可以通过将最后一层的全连接层改为一个输出节点的线性层来实现回归任务。

3. Residual Network (ResNet): 残差网络是一种深度卷积神经网络，通过引入残差块可以解决深度网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务，同样可以通过将最后一层的全连接层改为一个输出节点的线性层来实现回归任务。

4. U-Net: U-Net是一种用于图像分割的卷积神经网络，其结构类似于自编码器。可以将其应用于医学图像分割等任务，同样可以通过将最后一层的全连接层改为一个输出节点的线性层来实现回归任务。

5. DenseNet: 密集连接网络是一种深度卷积神经网络，其通过将前一层的所有特征图与当前层的输入特征图连接在一起，从而增加了网络的信息流动性。可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务，同样可以通过将最后一层的全连接层改为一个输出节点的线性层来实现回归任务。