【发布时间】：2018-03-24 05:16:48
【问题描述】：
我有一个任务需要使用计算机视觉来解决，但我不知道哪种特征最适合提取。我可以训练一个可以进行分类的 CNN 网络，那么是否有可能以某种方式了解它使用什么样的特征，以及用什么来区分 A 类和 B 类？ 然后只使用 openCV 或类似的东西做同样的事情？
【问题讨论】：
标签： opencv keras feature-selection
【发布时间】：2018-03-24 05:16:48
【问题描述】：
是的，你可以这样做。实际上，这正是 CNN 所做的，它们学习可能最适合您的特定数据和任务的特征，然后您可以使用经过训练的网络作为特征提取器。
这是 CNN 的常见用法，OpenCV 在DNN module 中对神经网络的支持有限。
【讨论】：
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@Lamda 它不是特征类型，您使用 CNN 学习到的特征，就像形成特征向量的实际数值一样。这是通过将图像转发到网络并选择输出适当特征向量的层来完成的。