计算机视觉中的空间池化是指神经网络,特别是卷积神经网络 (cnn) 中的过程,该过程减小了输入特征图的空间大小。主要目标是减少计算量和参数数量,同时保留数据中的重要特征。空间池化通常通过最大池化或平均池化等操作实现,通过总结某些区域中存在的特征,有助于提高网络效率。例如,在最大池化中,选择特征图的小块中的最高值,并且在平均池化中,计算平均值。这降低了特征图的分辨率,使得网络对输入的小空间平移不太敏感。空间池化用于许多计算机视觉应用中,例如对象检测或图像分类,其中重要的是识别特征的存在,而不必过度关注它们在图像中的确切位置。它还有助于通过概括学习的特征来防止过度拟合。
计算机视觉中的目标检测是什么?

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