《深度学习与图像识别:原理与实践》—3.2 图像分类识别预备知识

举报
华章计算机 发表于 2019/07/24 20:51:47 2019/07/24
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《深度学习与图像识别:原理与实践》一书中的第3章,第3.2.1节,作者是魏溪含 涂铭 张修鹏。

3.2 图像分类识别预备知识

3.2.1 图像分类

首先,我们来看一下什么是图像分类问题。所谓的图像分类问题就是将已有的固定的分类标签集合中最合适的标签分配给输入的图像。下面通过一个简单的小例子来解释下什么是图像分类模型,以图3-3所示的猫的图片为例,图像分类模型读取该图片,并生成该图片属于集合{cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率。需要注意的是,对于计算机来说,图像是一个由数字组成的巨大的三维数组。在这个猫的例子中,图像的大小是宽248像素,高400像素,有3个颜色通道,分别是红、绿和蓝(简称RGB)。如此,该图像就包含了248×400×3=297 600个数字,每个数字都是处于范围0~255之间的整型,其中0表示黑,255表示白。我们的任务就是将上百万的数字解析成人类可以理解的标签,比如“猫”。

 image.png

图3-3 电脑看到的图片均为0~255的数字

图像分类的任务就是预测一个给定的图像包含了哪个分类标签(或者给出属于一系列不同标签的可能性)。图像是三维数组,数组元素是取值范围从0~255的整数。数组的尺寸是宽度×高度×3,其中3代表的是红、绿、蓝3个颜色通道。


【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。