在深度学习中，语义信息可以通俗的理解成是图像的纹理，颜色，或者目标的类别等信息，例如在检测网络中，一个图像输入到网络中，经过一层层的卷积之后，语义信息会越语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。例如，我们可能需要区分图像中属
语义信息是什么意思
●▽● 关于图像中“语义信息”的理解图像的语义分为视觉层、对象层和概念层。视觉层即通常所理解的底层，即颜色、纹理和形状等等，这些特征都被称为底层特征语义；对象层即中间层，4、Word2Vec能够通过离线训练，得到distributed词向量，内涵语义信息。如：漂亮&好看String层面完全不一样，但是语义很相似) 百分点也试用了如LSTM等网络结构、它们本质上都为通过网
语义信息是指
衡量信息量，我们这里借用一下信息论里“信息熵”的概念，“信息熵”代表着离散随机事件的出现概率。熵越大，意味着随机性越高，不确定性越高，信息量也就越大。“维基百科中的解释：语义信息(英语：semantic information)在传媒行业指语言文字提供的信息，在计算机行业指有意义的数据提供的信息，在科学哲学领域泛指任何一种有
语义的内容
具体到图像语义分割，一般论文会说我们的XXX算法充分结合了上下文信息，意思也就是在判断某一个位置上的语义信息，只有在CNN参与了语义相关的任务的训练，才能说其特征图包含有高层或低层语义信息。这些任务就
