相比于传统的图像处理方法，深度学习可以自动学习和提取图像中的特征，不依赖于手工设计的特征提取器。通过多层神经网络的组合和训练，深度学习可以对复杂的图像进行高级特征的提取和抽象，从而实现更准确的图像识别和分类。深度学习在图像分类、目标检测、图像分割以及图像重建等方面取得了显著的成果，并在医学领域得到广泛...
人体关键点检测模型是一种基于深度学习的计算机视觉技术,专门用于在输入的人物图像中检测和定位人体的关键点,具有广泛的应用场景:运动分析和训练:在体育训练中,教练可以通过分析运动员的关键点轨迹,评估其动作的正确性和效率,提供有针对性的指导。健康监测与康复:在医疗领域,医生可以利用人体关键点检测来监测患者的动作和...