马赛克还在用手机？10分钟教你用代码实现对图片打 马赛克

图像识别（Image Recognition）是人工智能的一个重要研究领域。它以图像的主要特征区域（检测目标）为基础，通过数据获取一系列的相关处理，并采用各种算法来对目标图像进行检测，识别与理解。其中，图象是承载检测目标的载体，而检测目标则需事先进行特征提取，归纳。最终通过相应的算法分离出来。通常情况下，一个图像识别系统主要由图像分割图像特征提取，分类与识别3个部分组成。

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2012年，AlexNet横空出世，卷积神经网络从此火遍大江南北。此后无数人开始研究，卷积神经网络终于在图像识别领域超过人类，那么卷积神经网络有什么神奇？下面我们来了解了解。

在刚经历了AI的大变革，ChatGpt的一夜爆火，让很多人的思想一下被刷新，很多人在见识了gpt的功能后不免的担心，未来人工智能是否会取代人类。对于这个问题，我的见解是人工智能的最根本就是人，作为一种辅助工具，他只是减轻我们的工作负担，让我们能够把精力投入到更重要的事中，简单点，就是推动人类社会的发展。但是人工智能的高速发展，也在警告我们，如果我们不去尝试创新，不去思考，或许部分岗位会被人工智能替

前面我们介绍了深度学习中的神经网络，那么本届我们就开始正式的进入深度学习中了，前面我们介绍过计算机视觉的四大任务：目标识别、目标检测、目标跟踪和目标分割。其中最基础的就是目标识别，几乎所有的计算机视觉的知识都是在目标识别问题上构建的，也就是说目标识别问题构成了整个计算机视觉的地基，如果我们不能解决识别问题，就无法建造我们的计算机视觉大厦。本章，我们就通过一个项目实战来全面认识目标识别。数据集下载。

我们前面说的，两阶段目标检测本质上就是训练俩个网络，分别对两个问题进行求解，这两个网络有什么区别喃？在网络结构上没有本质的区别，在特征输入上也没有任何的区别，唯一的区别就是网络的目标不同，或者说是使用的损失函数不同，所以我们完全可以将两个网络合并，将输出向量也拼接在一起，并且使用不同的损失函数对不同部分的输出进行拟合。一阶段目标检测主要的网络有YOLO网络和SSD网络。下面我们就进入这两个网络的学