深度卷積神經網絡在計算機視覺中的應用研究綜述
本文關鍵詞:深度卷積神經網絡在計算機視覺中的應用研究綜述
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【摘要】:隨著大數據時代的到來,含更多隱含層的深度卷積神經網絡(Convolutional neural networks,CNNs)具有更復雜的網絡結構,與傳統(tǒng)機器學習方法相比具有更強大的特征學習和特征表達能力。使用深度學習算法訓練的卷積神經網絡模型自提出以來在計算機視覺領域的多個大規(guī)模識別任務上取得了令人矚目的成績。本文首先簡要介紹深度學習和卷積神經網絡的興起與發(fā)展,概述卷積神經網絡的基本模型結構、卷積特征提取和池化操作。然后綜述了基于深度學習的卷積神經網絡模型在圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計、圖像分割和人臉識別等多個計算機視覺應用領域中的研究現狀和發(fā)展趨勢,主要從典型的網絡結構的構建、訓練方法和性能表現3個方面進行介紹。最后對目前研究中存在的一些問題進行簡要的總結和討論,并展望未來發(fā)展的新方向。
【作者單位】: 上海交通大學計算機科學與工程系;
【基金】:國家自然科學基金(61272247)資助項目
【分類號】:TP391.41;TP183
【正文快照】: 引言圖像識別是一種利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術,是計算機視覺領域的一個主要研究方向,在以圖像為主體的智能化數據采集與處理中具有十分重要的作用和影響。使用圖像識別技術能夠有效地處理特定目標物體的檢測和識別(如人臉、
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8 曾U喺,
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