一、图像识别与分类
1. 工作原理
图像识别与分类是计算机视觉的基础任务，旨在将输入的图像自动分配到预定义的类别中。InVideo AI 使用卷积神经网络（CNN）来实现这一功能。CNN 通过多层卷积和池化操作，自动提取图像的特征，并使用全连接层进行分类。
2. 关键技术模型
卷积神经网络（CNN）
CNN 的基本结构包括以下几个部分：
-
卷积层（Convolutional Layer）：
- 功能：通过卷积操作提取图像的局部特征。
- 公式：
其中， 是输出特征图在位置
图像识别与分类是计算机视觉的基础任务，旨在将输入的图像自动分配到预定义的类别中。InVideo AI 使用卷积神经网络（CNN）来实现这一功能。CNN 通过多层卷积和池化操作，自动提取图像的特征，并使用全连接层进行分类。
卷积神经网络（CNN）
CNN 的基本结构包括以下几个部分：
卷积层（Convolutional Layer）：
是输出特征图在位置 道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。
