目标特征圖英文解釋翻譯、目标特征圖的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 target signature

分詞翻譯：

目标的英語翻譯：

goal; target; aim; object; objective; tee
【計】 aiming
【化】 object; target
【經】 goal; object; objectives; target

特征的英語翻譯：

characteristic; earmark; feature; impress; individuality; mark; stamp
tincture; trait
【計】 F; featrue; tagging
【醫】 character; feature; genius; stigma; stigmata; tlait
【經】 character

圖的英語翻譯：

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

專業解析

在計算機視覺和深度學習領域，"目标特征圖"（Target Feature Map）指通過卷積神經網絡（CNN）提取的、表征圖像中特定目标（如物體、紋理等）的高維特征表示。其核心含義如下：

一、術語定義

中文：目标特征圖
英文：Target Feature Map

本質：卷積層輸出的三維張量（寬度×高度×通道數），其中每個通道對應一種學到的特征（如邊緣、形狀），空間位置保留目标的結構信息。
技術原理
由輸入圖像經卷積核濾波生成，數學表達為：

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

其中 $W_c$ 為第 $c$ 個卷積核權重，$bc$ 為偏置，$I{in}$ 為輸入數據。

二、關鍵特性

語義抽象性
深層特征圖編碼高級語義（如"車輪""貓耳"），區别于淺層的低級特征（邊緣、顔色）。

空間相關性
特征圖的空間維度（width/height）與輸入圖像存在映射關系，可用于目标定位（如通過CAM生成類激活圖）。

三、典型應用場景

應用領域	作用	案例
目标檢測	生成候選區域特征供分類器識别	Faster R-CNN中的ROI Pooling
圖像分割	提供像素級語義特征	U-Net的跳躍連接
風格遷移	作為内容/風格的損失計算載體	Gatys等人的神經風格遷移

權威參考文獻

卷積操作基礎
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NeurIPS.

說明：奠基性論文，首次展示CNN在ImageNet的突破性表現。
特征圖可視化分析
Zeiler, M. D., & Fergus, R. (2014). Visualizing and Understanding Convolutional Networks. ECCV.

說明：通過反卷積揭示特征圖的分層語義表示。
目标檢測中的特征圖應用
Ren, S., et al. (2015). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. NeurIPS.

說明：提出RPN網絡直接生成目标候選框特征。

網絡擴展解釋

“目标特征圖”是計算機視覺和深度學習領域的專業術語，需從“目标”和“特征圖”兩部分綜合理解：

一、目标在技術語境中，“目标”通常指代需識别或定位的具體對象。例如：

圖像中的待檢測物體（如行人、車輛）；
算法需達成的任務（如分類、分割）。

二、特征圖特征圖（Feature Map）是卷積神經網絡（CNN）的核心概念：

生成方式：通過卷積核對輸入圖像進行濾波操作，提取局部特征（如邊緣、紋理）。
數學表達：輸入圖像維度為 $(H, W, C)$，使用 $K$ 個 $k×k$ 卷積核，輸出特征圖維度為 $(H−k+1, W−k+1, K)$。
層次性：淺層特征圖捕捉基礎特征，深層特征圖表征抽象語義（如物體輪廓、部件）。

三、目标特征圖的綜合含義指在目标檢測任務中，網絡針對特定目标（如人臉、車輛）生成的專屬特征圖。例如：

YOLO算法中，最後一層特征圖的每個網格會預測目标的邊界框和類别；
Faster R-CNN通過區域建議網絡（RPN）生成候選區域特征圖，用于目标定位。

應用場景：自動駕駛中的障礙物識别、醫學影像的病竈檢測等需精準定位的領域。該術語強調特征圖與具體目标的關聯性，是算法實現目标感知的關鍵數據載體。