摘要
在此課程模組中，我們已了解卷積神經網路的運作方式，以及其如何在 2D 影像中擷取模式。 事實上，CNN 也可用來尋找一維訊號 (例如聲波或時間序列) 與多維結構 (例如影片中的事件，其中某些模式會在畫面之間重複) 中的模式。 CNN 也是簡單的建置組塊，可用於解決更複雜的電腦視覺工作 (例如影像產生)。 您可以使用生成對抗網路來產生類似指定資料集中影像的影像。 例如，它們可以用來產生 計算機產生的繪畫。 同樣地，CNN 會用於物件偵測、執行個體分割等等。 了解如何實作神經網路來解決那些問題是屬於個別課程的主題。 您已了解電腦視覺的基本概念，希望您能繼續完成掌握電腦視覺的旅程！