Python Tensorflow能否用于检测图像中是否存在特定特征？

例如，使用OpenCV和haarcascade_frontial_face.xml，我们可以预测图像中是否存在人脸。我想知道使用Tensorflow是否可以（检测感兴趣的对象），如果可以，如何实现？

是和否。Tensorflow是一个图形计算库，主要适用于神经网络

你可以创建一个神经网络来确定一张脸是否在图像中。。。您甚至可以搜索使用Tensorflow的现有实现

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Tensorflow中没有默认的基于Haar特征的级联分类器…

是和否。Tensorflow是一个图形计算库，主要适用于神经网络

你可以创建一个神经网络来确定一张脸是否在图像中。。。您甚至可以搜索使用Tensorflow的现有实现

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Tensorflow中没有默认的基于Haar特征的级联分类器…

首先，感谢您的快速响应。我不想检测人脸。我只想检查图像中是否有（我感兴趣的）物体。现在它所做的是将图像分类为训练期间使用的标签之一（即使不是这样）。如果你能建议这是否可行，那将非常有帮助。。。。或者您可以查看类的激活情况。没有高激活可能意味着没有对象存在。@EliKorvigo我刚才试过了。它不起作用。在预测过程中不考虑空类。我仍然会遵循Eli的思想，在学习过程中添加额外的类，并在图像数据集（如COCO（公共对象…）上进行训练，以便在没有鹦鹉或其他物体的情况下获得图像peacock@learner对。正面和负面都必须代表你要分类的图像。首先，感谢你的快速回复。我不想检测人脸。我只想检查图像中是否有（我感兴趣的）物体。现在它所做的是将图像分类为训练期间使用的标签之一（即使不是这样）。如果你能建议这是否可行，那将非常有帮助。。。。或者您可以查看类的激活情况。没有高激活可能意味着没有对象存在。@EliKorvigo我刚才试过了。它不起作用。在预测过程中不考虑空类。我仍然会遵循Eli的思想，在学习过程中添加额外的类，并在图像数据集（如COCO（公共对象…）上进行训练，以便在没有鹦鹉或其他物体的情况下获得图像peacock@learner对。正片和负片都必须代表你要分类的图像。