Artificial intelligence 如何创建具有动态输出节点数的神经网络？

我正在尝试创建一个神经网络，试图识别给定图片中的矩形。由于图片可能包含数量不可预测的矩形，我应该如何表示输出层中的节点

或者在这种情况下使用神经网络是不合适的？如果是，我应该使用什么算法

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更新：我的问题与人脸识别的工作原理非常相似。在人脸周围放一个长方形的那个。该算法可以识别图片中动态数量的人脸。我想做一些类似的事情，但是为了更简单的形状。

您使用的是什么编程语言？ 我不认为神经网络在这种情况下有用。因为训练神经网络识别矩形非常困难，最终结果不好。神经网络的输出层不应该是动态的（它们不是这样工作的）。

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另一种方法是通过数字图像处理。Matlab是好的或倍频程（对于开源）。其概念是对图像应用数字滤波器（表3x3或类似的东西）来“过滤”所需的矩形。因此，如果您熟悉数字图像处理，请按照这种方式操作，否则没有用。

您使用的是什么编程语言？ 我不认为神经网络在这种情况下有用。因为训练神经网络识别矩形非常困难，最终结果不好。神经网络的输出层不应该是动态的（它们不是这样工作的）。

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另一种方法是通过数字图像处理。Matlab是好的或倍频程（对于开源）。其概念是对图像应用数字滤波器（表3x3或类似的东西）来“过滤”所需的矩形。因此，如果您熟悉数字图像处理，请按照这种方式操作，否则没有用。

我认为您正在尝试实现的是单点探测器（SSD）。它可以识别图片上的多个对象或图片上多个位置的对象。

我认为您试图实现的是单点探测器（SSD）。它可以识别图片上的多个对象或图片上多个位置的对象。

我计划使用C作为我的语言。我明白你的意思，但是人脸识别是如何工作的呢？在人脸周围放一个长方形的那个？该算法可以识别图片中动态数量的人脸。我想做一些类似的事情，但是为了更简单的形状。我计划使用C#作为我的语言。我明白你的意思，但是人脸识别是如何工作的呢？在人脸周围放一个长方形的那个？该算法可以识别图片中动态数量的人脸。我想做一些类似的事情，但是要做更简单的形状。