卷积神经网络和ImageNet为计算机视觉领域的发展提供了强大的支持。在卷积神经网络的帮助下，计算机视觉技术实现了从传统特征工程到端到端学习的转变；而ImageNet数据集的出现，极大地加速了这一进程，促使计算机视觉技术取得了突破性的进展。正是在这两者的共同作用下，现代人工智能在计算机视觉领域取得了举世瞩目的成果。3...
CNN,全称是“卷积神经网络”(Convolutional Neural Network),是一种深度学习模型,常用于图像识别、视频分析、自然语言处理等多个领域。它的出现彻底改变了我们对机器学习尤其是计算机视觉的理解。想象一下,你在一张照片中寻找某个特定的物体,或者在一段视频中识别出不同的场景,CNN就是为了这类任务而生的。 首先,CNN...
以计算机视觉为例,传统机器学习的特征主要由人工构成,计算机科学家们采用统计的方法,把图片像素映射为不同的特征,再把特征数据传入模型里。而深度学习则是把“构成特征”这一流程交给神经网络,让神经网络自动生成主要特征,从而把特征传入模型里,得到图片的分类结果。深度学习的发展以2012年Alexnet在ImageNet竞赛里获得...