数字图像处理由几个部分组成,从图像采集开始。这包括使用相机或扫描仪等传感器捕获图像,然后将其转换为数字格式。预处理,如降噪和调整大小,准备图像进行分析。图像增强是另一个关键组件。应用对比度调整、锐化和直方图均衡等技术来提高图像质量并突出显示特定特征。这在医学成像中特别有用,其中增强细节可以帮助诊断。图像分析是最后一步。这包括分割,将图像划分为有意义的区域,以及特征提取,识别图案或对象。应用范围从面部识别到自动驾驶车辆中的对象检测。
视觉科学的好处是什么?

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正则化在神经网络中是如何工作的?
预训练的神经网络库提供现成的模型,节省时间和计算资源。示例包括TensorFlow Hub、PyTorch Hub和Hugging Face Transformers。这些库提供了用于NLP的BERT或用于图像识别的ResNet等模型。
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