OpenCV DNN中的net.forward()返回的4D数组是什么意思？我对深度学习知之甚少

OpenCV DNN中的net.forward()返回的4D数组是指深度学习模型的输出结果。具体来说，这个4D数组是一个多维数组，其中包含了模型对输入数据进行处理后得到的特征图或预测结果。

在深度学习中，神经网络模型通常会对输入数据进行一系列的计算和变换，最终得到一个输出结果。这个输出结果可以是特征图，也可以是对输入数据的分类或回归预测。

4D数组表示了这个输出结果的结构，它的维度通常是(batch_size, channels, height, width)。其中，batch_size表示一次性输入的样本数量，channels表示特征图或预测结果的通道数，height和width表示特征图或预测结果的高度和宽度。

这个4D数组的具体含义和用途取决于具体的深度学习模型和任务。例如，在图像分类任务中，每个样本的输出结果可能是一个包含各个类别概率的向量；在目标检测任务中，每个样本的输出结果可能是一个包含检测框位置和类别的矩阵。

对于OpenCV DNN库，你可以使用net.forward()方法来获取模型的输出结果，然后根据具体的任务和模型结构进行解析和处理。

关于OpenCV DNN和深度学习的更多信息，你可以参考腾讯云的产品介绍链接：OpenCV DNN产品介绍。