如题，图片经过卷积运算后，通道数不再是3，而是变为64,128,256等数，如何将各层特征图提取出来并保存成图片呢？先谢谢了
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- 2021-02-25 16:07回答 2 已采纳 这证明经过dct变换、局部二值模式处理后，损失了部分有效图像特征；或者灰度图、二值处理图、dct图在三个通道对应分量上的特征无法组合成更优图像特征。这在神经网络调参过程中是很常见的，明明觉得处理一下分
- 2021-01-04 10:51回答 3 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2021-04-03 13:59回答 2 已采纳 1、问题分析 仔细看了你的问题，其实你说的这两种方法都可以。但是256x256和178x218的图片长宽比例不一，因此你在进行resize之后，图像中的物体会变形，这可能会一定程度导致模型精度的降低
- 2024-03-18 10:53在本文中，我们将深入探讨如何使用函数式编程方法构建一个人工智能神经网络，特别是针对图像识别和分类任务。首先，我们需要理解神经网络的基本原理，它是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，通过学习和训练，能够从...
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2019-03-09 17:46回答 1 已采纳 keras里有顺序模型和函数模型，你这种情况可以用函数模型，然后直接把第三层的输入变量接上第一层的输出，就连上了，你可以看看文档。
- 2020-04-26 15:07回答 1 已采纳 lstm做图片分类？一般来说CNN才用来做图片分类。 model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs, return_sequences=True,
- 2023-11-27 20:36Upscayl 是一款基于 AI 神经网络与深度学习的图片画质提升 / 超分辨率软件，可以做到无损放大图片，让你轻松将任意分辨率的图片、照片、壁纸放大到高清、超清甚至 4K 水平，大幅提升图片细节表现与清晰度！...
- 2021-09-15 21:44回答 1 已采纳 你好同学，搞不懂为啥要这么做？你要用matlab训练神经网络，根本不需要有格式上的要求，imread对常用图片格式都适配
- 2019-09-01 11:57回答 1 已采纳 这个输出的是分类以后每个类别的置信概率。 0.7344表示这个分类的概率最大。所以你最后只要再进一步将最大的概率那个设置为1，别的设置为0，就是0 1 0了
- 回答 2 已采纳 png不会，因为它是无损的，但是jpg gif等有损的图片压缩算法会导致信息量的缺少，影响训练效果。 但是在训练的时候，必须先将图片还原成位图，也就是无压缩的格式，才好处理。所以png一般用来作为图
- 2022-10-19 13:08小明技术分享的博客 在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞...
- 2019-12-25 09:09回答 3 已采纳 太久了，自己百度下，好像有个博客专门提到这点，他的代码是可以实现这个目的的。 你也可以看看这个博客：https://blog.csdn.net/yangshuai66666666/article/de
- 2022-06-03 21:06在这个训练数据集中，包含的"训练图片"用于训练一个神经网络模型，使其能够准确地识别人工智能中的车辆车牌。 描述中提到的“训练应用源码”提供了一个完整的教程或项目，可以在 ...
- 2022-08-11 13:16「已注销」的博客 因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用pythonxypytesser是OCR开源项目的一个模块，在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。pytesser调用了tesseract。当在Python中...
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