圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)

數(shù)智創(chuàng)新變革未來圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別簡介圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷程生成對抗網(wǎng)絡(luò)基本原理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法生成對抗網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)與未來圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合實(shí)例分析與討論目錄圖像識(shí)別簡介圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別簡介圖像識(shí)別的定義和應(yīng)用領(lǐng)域1.圖像識(shí)別是通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對圖像進(jìn)行分析和理解，以實(shí)現(xiàn)分類、識(shí)別、檢測等任務(wù)的過程。2.圖像識(shí)別在多個(gè)領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，如人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、智能安防等。3.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率不斷提升，為各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了更好的支持。圖像識(shí)別的基本原理和技術(shù)1.圖像識(shí)別主要基于深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過訓(xùn)練模型來實(shí)現(xiàn)圖像的分類和識(shí)別。2.常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這些模型可以提取圖像中的特征信息，并對其進(jìn)行分類和識(shí)別。3.圖像識(shí)別技術(shù)不斷發(fā)展，未來將繼續(xù)向更高效、更準(zhǔn)確的方向發(fā)展。圖像識(shí)別簡介圖像識(shí)別的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練方法1.圖像識(shí)別的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)集，常用的數(shù)據(jù)集包括ImageNet、COCO等。2.訓(xùn)練方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是最常用的方法。3.通過不斷的訓(xùn)練和優(yōu)化，可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，從而提升圖像識(shí)別的效果。圖像識(shí)別的應(yīng)用場景和案例1.圖像識(shí)別在人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、智能安防等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。2.在人臉識(shí)別領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)高精度的人臉識(shí)別和認(rèn)證，提高安全性和便捷性。3.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)可以識(shí)別路面和障礙物，提高車輛的自主駕駛能力。圖像識(shí)別簡介1.圖像識(shí)別技術(shù)面臨一些挑戰(zhàn)，如光照、角度、遮擋等問題，這些問題可能導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率下降。2.未來圖像識(shí)別技術(shù)將繼續(xù)向更高效、更準(zhǔn)確的方向發(fā)展，同時(shí)還將結(jié)合其他技術(shù)，如虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等，拓展更多的應(yīng)用場景。圖像識(shí)別的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷程圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷程早期的圖像識(shí)別技術(shù)1.早期的圖像識(shí)別技術(shù)主要基于手工設(shè)計(jì)的特征提取方法，如SIFT、SURF等。2.這些方法需要大量的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，且對不同的圖像和任務(wù)需要不同的特征提取方法。3.由于其局限性，早期的圖像識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用上受到了一定的限制。深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別1.隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）成為了圖像識(shí)別領(lǐng)域的主流技術(shù)。2.CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，大大提高了圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率。3.深度學(xué)習(xí)方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此數(shù)據(jù)成為了提高圖像識(shí)別性能的關(guān)鍵。圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷程1.圖像識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、物體檢測、場景分類等任務(wù)中。2.隨著技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場景越來越廣泛，包括醫(yī)療、交通、安全等領(lǐng)域。3.圖像識(shí)別技術(shù)與其他技術(shù)的結(jié)合，如與語音識(shí)別、自然語言處理等技術(shù)的結(jié)合，將進(jìn)一步拓展其應(yīng)用場景。圖像識(shí)別的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展1.圖像識(shí)別技術(shù)仍面臨著一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本、模型的復(fù)雜度等問題。2.未來，圖像識(shí)別技術(shù)將更加注重模型的輕量化和效率，以適應(yīng)更多的應(yīng)用場景。3.隨著生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)將與生成模型結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的圖像識(shí)別。圖像識(shí)別的應(yīng)用場景生成對抗網(wǎng)絡(luò)基本原理圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成對抗網(wǎng)絡(luò)基本原理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器兩部分組成，通過競爭對抗來達(dá)到生成數(shù)據(jù)的目的。2.生成器通過隨機(jī)噪聲生成假數(shù)據(jù)，判別器則需要判斷輸入數(shù)據(jù)是真實(shí)數(shù)據(jù)還是生成的假數(shù)據(jù)。3.在訓(xùn)練過程中，生成器和判別器不斷競爭，通過反向傳播算法更新參數(shù)，最終提高生成數(shù)據(jù)的逼真度。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是一個(gè)二分類問題，需要不斷優(yōu)化生成器和判別器的參數(shù)。2.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器輪流更新參數(shù)，通過梯度下降算法最小化損失函數(shù)。3.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程非常不穩(wěn)定，需要采用一些技巧來提高訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂速度。生成對抗網(wǎng)絡(luò)基本原理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于圖像生成、語音合成、文本生成等領(lǐng)域。2.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)、圖像修復(fù)、超分辨率等任務(wù)。3.生成對抗網(wǎng)絡(luò)還可以結(jié)合其他技術(shù)，如深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，拓展其應(yīng)用場景。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是可以生成非常逼真的數(shù)據(jù)，具有很強(qiáng)的生成能力。2.同時(shí)，生成對抗網(wǎng)絡(luò)不需要顯式建模數(shù)據(jù)分布，可以避免復(fù)雜的概率模型建模。3.然而，生成對抗網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)也很明顯，訓(xùn)練過程非常不穩(wěn)定，容易出現(xiàn)模式崩潰等問題。生成對抗網(wǎng)絡(luò)基本原理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方向1.針對生成對抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題，可以改進(jìn)訓(xùn)練技巧和優(yōu)化算法，提高訓(xùn)練的收斂速度和穩(wěn)定性。2.可以通過增加生成器和判別器的復(fù)雜度、引入額外的信息等方式來提高生成數(shù)據(jù)的逼真度和多樣性。3.可以結(jié)合其他技術(shù)，如知識(shí)蒸餾、自注意力機(jī)制等，進(jìn)一步提升生成對抗網(wǎng)絡(luò)的性能和應(yīng)用范圍。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展前景1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的生成模型，將在未來的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中發(fā)揮越來越重要的作用。2.隨著計(jì)算機(jī)算力和數(shù)據(jù)集的不斷擴(kuò)大，生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景和性能也將得到進(jìn)一步的提升。3.同時(shí)，隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷創(chuàng)新，生成對抗網(wǎng)絡(luò)未來的發(fā)展前景非常廣闊。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在藝術(shù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，可以用來生成新的藝術(shù)作品。2.利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)造出具有高度真實(shí)感和藝術(shù)價(jià)值的作品。3.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以幫助藝術(shù)家提高效率，提供更多的創(chuàng)作靈感。圖像修復(fù)1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可用于修復(fù)損壞或模糊的圖像，提高圖像質(zhì)量。2.通過訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)對缺失或損壞部分進(jìn)行自動(dòng)填充和修復(fù)。3.圖像修復(fù)技術(shù)可以幫助恢復(fù)歷史文物和古老照片等珍貴圖像資料。藝術(shù)生成生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以用來生成新的視頻內(nèi)容，例如將靜態(tài)圖像轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)視頻。2.利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)視頻的高質(zhì)量放大和修復(fù)。3.視頻生成技術(shù)可以為電影、游戲等娛樂產(chǎn)業(yè)提供更多的創(chuàng)作素材。醫(yī)學(xué)圖像處理1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可用于醫(yī)學(xué)圖像處理，例如病灶分割和醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)。2.通過訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以提高醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，有助于醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷。3.醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)可以幫助提高疾病的治愈率和降低誤診率。視頻生成生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域語音識(shí)別和生成1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可用于語音識(shí)別和生成，將語音轉(zhuǎn)化為文字或?qū)⑽淖洲D(zhuǎn)化為語音。2.利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確性和語音生成的自然度。3.語音識(shí)別和生成技術(shù)可以幫助改善人機(jī)交互體驗(yàn)，提高語音交互的準(zhǔn)確性和自然度。自然語言生成和處理1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可用于自然語言生成和處理，例如文本生成和文本分類。2.利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以提高自然語言處理的準(zhǔn)確性和效率。3.自然語言生成和處理技術(shù)可以幫助改善人機(jī)交互體驗(yàn)，提高自然語言交互的智能性和自然度。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本訓(xùn)練框架1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)包含生成器和判別器兩個(gè)主要組成部分。2.生成器的目標(biāo)是生成能夠欺騙判別器的假樣本，而判別器的目標(biāo)是正確區(qū)分真實(shí)樣本和假樣本。3.通過對抗訓(xùn)練，生成器和判別器不斷競爭，共同提高，最終生成器能夠生成出與真實(shí)樣本非常接近的假樣本。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)包含生成器損失和判別器損失兩部分。2.生成器損失通常采用最小化真實(shí)樣本與生成樣本之間的差異來度量。3.判別器損失則采用最大化正確區(qū)分真實(shí)樣本和假樣本的能力來度量。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程常常面臨穩(wěn)定性問題，如模式崩潰和訓(xùn)練振蕩等。2.模式崩潰指的是生成器生成的樣本缺乏多樣性，導(dǎo)致判別器無法有效區(qū)分真實(shí)樣本和假樣本。3.訓(xùn)練振蕩則指的是生成器和判別器在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的交替優(yōu)化現(xiàn)象，導(dǎo)致訓(xùn)練過程難以收斂。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)技術(shù)1.針對生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練穩(wěn)定性問題，研究者提出了多種改進(jìn)技術(shù)，如引入正則化項(xiàng)、改變優(yōu)化器、采用新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。2.其中，引入正則化項(xiàng)是一種有效的改進(jìn)方法，可以幫助提高生成樣本的多樣性，減輕模式崩潰問題。3.改變優(yōu)化器則可以更好地平衡生成器和判別器的訓(xùn)練過程，減輕訓(xùn)練振蕩問題。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練穩(wěn)定性問題生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如圖像生成、語音合成、文本生成等。2.在圖像生成領(lǐng)域，生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以生成具有高度真實(shí)感的圖像，如人臉、風(fēng)景等。3.在語音合成領(lǐng)域，生成對抗網(wǎng)絡(luò)則可以生成自然流暢的語音，提高語音合成的質(zhì)量。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的未來發(fā)展趨勢1.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，生成對抗網(wǎng)絡(luò)在未來仍有廣闊的發(fā)展空間。2.研究者將繼續(xù)探索更穩(wěn)定的訓(xùn)練方法和更高效的生成模型，進(jìn)一步提高生成對抗網(wǎng)絡(luò)的性能和效率。3.同時(shí)，生成對抗網(wǎng)絡(luò)也將與其他技術(shù)相結(jié)合，開拓更多的應(yīng)用領(lǐng)域，為人工智能的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域生成對抗網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)與未來圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)與未來模型穩(wěn)定性與收斂性挑戰(zhàn)1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中經(jīng)常出現(xiàn)模型不穩(wěn)定和模式崩潰的問題，導(dǎo)致生成樣本的質(zhì)量下降。2.研究表明，模型的不穩(wěn)定性和收斂性與生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化算法、損失函數(shù)等因素密切相關(guān)。3.針對這些問題，一些改進(jìn)方法被提出，如改進(jìn)優(yōu)化算法、調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、引入正則化項(xiàng)等。計(jì)算資源消耗大1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練，尤其是深度學(xué)習(xí)模型中的大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜的計(jì)算操作，需要高性能計(jì)算機(jī)和大量的存儲(chǔ)空間。2.為了降低計(jì)算資源消耗，一些研究提出采用輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和壓縮技術(shù)，以減少模型的復(fù)雜度和計(jì)算量。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)與未來1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的生成器可以生成逼真的圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)，可能被用于惡意攻擊和欺詐等不法行為。2.同時(shí)，生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也面臨隱私泄露和數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險(xiǎn)。3.針對這些問題，需要采取相應(yīng)的隱私和安全保護(hù)措施，如數(shù)據(jù)加密、模型魯棒性增強(qiáng)等。模型可解釋性不足1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的生成器和判別器模型往往較為復(fù)雜，缺乏可解釋性，難以理解和解釋生成樣本的原理和機(jī)制。2.為了提高模型的可解釋性，一些研究提出采用可視化技術(shù)和模型分析方法，以幫助理解模型的運(yùn)行過程和結(jié)果。隱私和安全問題生成對抗網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)與未來應(yīng)用場景拓展1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景正在不斷拓展，包括圖像生成、視頻生成、語音合成、文本生成等多個(gè)領(lǐng)域。2.在未來，生成對抗網(wǎng)絡(luò)有望應(yīng)用于更多領(lǐng)域，如醫(yī)療、金融、教育等，為各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展提供更多可能性。結(jié)合其他技術(shù)1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以與其他技術(shù)結(jié)合，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，以提高模型的性能和擴(kuò)展應(yīng)用場景。2.通過結(jié)合其他技術(shù)，可以進(jìn)一步優(yōu)化生成對抗網(wǎng)絡(luò)的效果和應(yīng)用范圍，推動(dòng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展。圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的潛力1.圖像識(shí)別技術(shù)能夠?yàn)樯蓪咕W(wǎng)絡(luò)提供更精準(zhǔn)的輸入，提高生成圖像的逼真度和準(zhǔn)確性。2.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以通過生成新的圖像樣本，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，進(jìn)而提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率。3.結(jié)合圖像識(shí)別和生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)造出更高質(zhì)量的圖像生成和編輯工具，為藝術(shù)創(chuàng)作、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域提供更多可能性。圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的技術(shù)挑戰(zhàn)1.圖像識(shí)別和生成對抗網(wǎng)絡(luò)需要結(jié)合大量的計(jì)算資源和算法優(yōu)化，才能實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定的運(yùn)行。2.對于復(fù)雜的圖像內(nèi)容和噪聲干擾，圖像識(shí)別和生成對抗網(wǎng)絡(luò)需要進(jìn)一步提高魯棒性和泛化能力。3.目前圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合研究仍處于探索階段，需要更多深入的實(shí)驗(yàn)和理論研究。圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的應(yīng)用前景1.圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合將在視頻監(jiān)控、人臉識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。2.這種結(jié)合技術(shù)可以為智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等提供更高層次的視覺感知和理解能力。3.隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的拓寬，圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合將會(huì)成為人工智能領(lǐng)域的重要研究方向之一。實(shí)例分析與討論圖像識(shí)別與生成對抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)例分析與討論圖像識(shí)別技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用1.圖像識(shí)別技術(shù)能夠幫助醫(yī)生提高診斷準(zhǔn)確性和效率，減少漏診和誤診的情況。2.深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，如CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像分析。3.實(shí)例分析表明，圖像識(shí)別技術(shù)對于肺結(jié)節(jié)、乳腺癌等疾病的診斷準(zhǔn)確率已達(dá)到較高水平。生成對抗網(wǎng)絡(luò)在圖像修復(fù)中的應(yīng)用1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以用于修復(fù)損壞或模糊的圖片，提高圖像質(zhì)量。2.GAN通過生成器和判別器的博弈，能夠生成更加真實(shí)和清晰的圖像。3.實(shí)