2012年,Hinton为了证明深度学习的潜力,首次参加ImageNet图像识别比赛,其通过构建的CNN网络——AlexNet一举夺得冠军,且碾压第二名SVM方法。也正是由于该比赛,CNN吸引到了众多研究者的注意。从此,深度学习进入爆发增长期。虽然近两年CVPR开始流行Transformer这一新范式,但CNN为基础的模型依然是是计算机视觉的中流砥柱。 本文...
图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层,计算机理解为输入若干个矩阵,这点和DNN基本相同。 (2)卷积层(Convolution Layer) 这个是CNN特有的,卷积层中每一个结点的输入只是上一层神经网络的一小块,这个小块常用大小有3x3和5x5.一般来说,通过卷积层处理过的节点会使得矩阵变的更...
CNN 卷积神经网络是一种特殊的神经元网络结构,它是神经元网络的一种应用和扩展,专门用于处理图像和视频等多维数据。它在神经元网络的基础上引入了卷积操作和池化操作,以提取图像中的特征并进行分类或识别等任务。 CNN神经网络的主要应用领域包括: 计算机视觉:图像识别、物体检测、人脸识别、图像分割等。视频处理:动作识...
1. 卷积神经网络(CNN) CNN无疑是图像处理领域的佼佼者,它能够自动从图像中提取关键特征,无论是用于图像分类还是目标检测,都能展现出不俗的实力。例如,它能帮助我们识别照片中的宠物种类或是人脸。 2. 循环神经网络(RNN) RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉...
Deeplab 算法的核心思想是利用卷积神经网络的多层结构,对图像进行逐步的特征提取和分类,最终得到图像的分割结果。它是一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的算法,专门用于解决计算机视觉中的图像分割问题。可以用于对图像进行增强,分类,检测目标和分割图像。非常适合用于自动驾驶中的图像处理和分析。