生成一个双重可见物体探测器的神经网络架构.
双向可见物体检测器是一个模型,可以帮助检测图像中的物体的存在或缺失.以下是双向可见物体检测器的可能的神经网络架构:输入层:输入层将图像像像素作为输入.图像通常被重新大小并处理以具有固定尺寸和正常化的像素值,然后被输入到输入层.卷积层:第一个隐藏层是对输入图像应用多个过器的卷积层.卷积层通常由ReLU (Rectified Linear Unit) 激活函数接着,这会引入非线性图像.卷积层:该层是平坦的积聚层,它可以完全检测出提取的图像特征,以减少维度,并实现对象的完全变化. 1) 后面的图像可以实现重量调整,并计算出一个多维度的图像.