目标特征图英文解释翻译、目标特征图的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 target signature

分词翻译：

目标的英语翻译：

goal; target; aim; object; objective; tee
【计】 aiming
【化】 object; target
【经】 goal; object; objectives; target

特征的英语翻译：

characteristic; earmark; feature; impress; individuality; mark; stamp
tincture; trait
【计】 F; featrue; tagging
【医】 character; feature; genius; stigma; stigmata; tlait
【经】 character

图的英语翻译：

chart; drawing; fig.; map; plot; picture; intention; attempt; plan
【计】 diagram; graphtyper
【化】 diagram
【医】 chart; column diagram; diagram; graph; map; picture; schema; scheme
sheet

专业解析

在计算机视觉和深度学习领域，"目标特征图"（Target Feature Map）指通过卷积神经网络（CNN）提取的、表征图像中特定目标（如物体、纹理等）的高维特征表示。其核心含义如下：

一、术语定义

中文：目标特征图
英文：Target Feature Map

本质：卷积层输出的三维张量（宽度×高度×通道数），其中每个通道对应一种学到的特征（如边缘、形状），空间位置保留目标的结构信息。
技术原理
由输入图像经卷积核滤波生成，数学表达为：

$$ F{out}(x,y,c) = sum{i,j,k} Wc(i,j,k) cdot I{in}(x+i,y+j,k) + b_c $$

其中 $W_c$ 为第 $c$ 个卷积核权重，$bc$ 为偏置，$I{in}$ 为输入数据。

二、关键特性

语义抽象性
深层特征图编码高级语义（如"车轮""猫耳"），区别于浅层的低级特征（边缘、颜色）。

空间相关性
特征图的空间维度（width/height）与输入图像存在映射关系，可用于目标定位（如通过CAM生成类激活图）。

三、典型应用场景

应用领域	作用	案例
目标检测	生成候选区域特征供分类器识别	Faster R-CNN中的ROI Pooling
图像分割	提供像素级语义特征	U-Net的跳跃连接
风格迁移	作为内容/风格的损失计算载体	Gatys等人的神经风格迁移

权威参考文献

卷积操作基础
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NeurIPS.

说明：奠基性论文，首次展示CNN在ImageNet的突破性表现。
特征图可视化分析
Zeiler, M. D., & Fergus, R. (2014). Visualizing and Understanding Convolutional Networks. ECCV.

说明：通过反卷积揭示特征图的分层语义表示。
目标检测中的特征图应用
Ren, S., et al. (2015). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. NeurIPS.

说明：提出RPN网络直接生成目标候选框特征。

网络扩展解释

“目标特征图”是计算机视觉和深度学习领域的专业术语，需从“目标”和“特征图”两部分综合理解：

一、目标在技术语境中，“目标”通常指代需识别或定位的具体对象。例如：

图像中的待检测物体（如行人、车辆）；
算法需达成的任务（如分类、分割）。

二、特征图特征图（Feature Map）是卷积神经网络（CNN）的核心概念：

生成方式：通过卷积核对输入图像进行滤波操作，提取局部特征（如边缘、纹理）。
数学表达：输入图像维度为 $(H, W, C)$，使用 $K$ 个 $k×k$ 卷积核，输出特征图维度为 $(H−k+1, W−k+1, K)$。
层次性：浅层特征图捕捉基础特征，深层特征图表征抽象语义（如物体轮廓、部件）。

三、目标特征图的综合含义指在目标检测任务中，网络针对特定目标（如人脸、车辆）生成的专属特征图。例如：

YOLO算法中，最后一层特征图的每个网格会预测目标的边界框和类别；
Faster R-CNN通过区域建议网络（RPN）生成候选区域特征图，用于目标定位。

应用场景：自动驾驶中的障碍物识别、医学影像的病灶检测等需精准定位的领域。该术语强调特征图与具体目标的关联性，是算法实现目标感知的关键数据载体。