Computer vision 为什么100x100个图像会形成一个10000维的空间？

在阅读一篇论文时，我发现当被视为像素值的向量时，人脸图像是非常高维的。例如，100x100个图像形成一个10'000维的空间。

---

这怎么可能，我似乎不明白。

一个向量只有一个维度，所以如果你把一个2D数组转换成一维，用神经网络称之为扁平，你会得到一个100*100=10000的一维向量。所以，基本上，你是在把一个2D的量累积到1D

如果你需要更多关于这个主题的信息，你可以从YouTube上了解扁平化的概念，这将帮助你从图片上了解这个概念

---

希望这有助于澄清您的疑问。

10000个值的向量跨越10000维空间，就像3个值的向量跨越3D空间一样。