PAGE1

PAGE1

基于深度学习的特征提取

在上一节中，我们探讨了传统图像特征提取方法，如SIFT、HOG等。这些方法在特定任务中表现出色，但它们通常需要手动设计特征，并且对复杂场景的鲁棒性有限。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的特征提取方法逐渐成为主流。本节将详细介绍基于深度学习的特征提取原理和常用技术，并通过具体例子展示如何在实际项目中应用这些方法。

深度学习基础

在深入探讨基于深度学习的特征提取之前，我们先回顾一下深度学习的基本概念和原理。

1.1神经网络结构

神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个层次的神经元组成。每个神经元通过激活函数对输入数据进