卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统,旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去的几年中,CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展,成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。 一、图...
(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统,旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去的几年中,CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展,成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。 一、图像原理 在了...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统,旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去的几年中,CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展,成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。 一、图...
介绍 卷积神经网络(CNN)是一种具有深度结构的前馈神经网络,它是当前大多数基于深度学习方法的计算机视觉技术的基础,常用于计算机视觉领域任务。卷积神经网络于1960年代首次提出。 研究员Hubel和Wiesel1在猫的视觉皮层细胞实验中,首次发现猫的视觉皮层中的神经元对移动边缘敏感,并提出了“感受野”(Receptive Field)的概念。
传统神经网络原理如下图: 我们希望一个物体不管在画面左侧还是右侧,都会被识别为同一物体,这一特点就是不变性。为了实现平移不变性,卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在卷积层中使用了卷积操作,这个操作可以捕捉到图像中的局部特征而不受其位置的影响。 三、什么是卷积?
传统神经网络原理如下图: 我们希望一个物体不管在画面左侧还是右侧,都会被识别为同一物体,这一特点就是不变性。为了实现平移不变性,卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在卷积层中使用了卷积操作,这个操作可以捕捉到图像中的局部特征而不受其位置的影响。 三、什么是卷积?