卷積神經網絡(CNN)最初是為了計算機視覺領域的圖像識別而設計的。 這些網絡是一種特殊類型的人工神經網絡,已被證明在分析視覺數據方面非常有效。 CNN 的發展是由創建能夠準確分類圖像的模型的需求驅動的,它們在該領域的成功導致它們在各種其他應用中得到廣泛使用,例如對象檢測、圖像分割,甚至自然語言處理。
CNN 的靈感來自於人腦視覺皮層的結構和功能。 與視覺皮層一樣,CNN 由多層互連的神經元組成,用於處理輸入數據的不同方面。 CNN 的關鍵創新在於能夠自動學習並從圖像中提取相關特徵,從而無需手動進行特徵工程。 這是通過使用卷積層來實現的,卷積層將濾波器應用於輸入圖像以檢測各種視覺模式和特徵,例如邊緣、角和紋理。
CNN 的第一個突破是 Yann LeCun 等人引入 LeNet-5 架構。 1998 年,LeNet-5 專為手寫數字識別而設計,在 MNIST 數據集(廣泛用於評估圖像識別算法的基準數據集)上取得了顯著的性能。 LeNet-5 展示了 CNN 在從圖像中捕獲分層特徵方面的強大功能,即使在存在尺度、旋轉和平移變化的情況下也能實現準確分類。
從那時起,CNN 發生了顯著的發展,開發了更深、更複雜的架構。 一項顯著的進步是 Alex Krizhevsky 等人引入的 AlexNet 架構。 2012 年,AlexNet 在圖像分類方面取得了突破,贏得了 ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽 (ILSVRC),與之前的方法相比,錯誤率顯著降低。 這一成功為 CNN 在圖像識別任務中的廣泛採用鋪平了道路。
CNN 也已成功應用於其他計算機視覺任務。 例如,在對象檢測中,CNN 可以與附加層相結合,以對圖像中的對象進行定位和分類。 Ross Girshick 等人提出的著名的基於區域的捲積神經網絡(R-CNN)。 2014 年的項目就是這種架構的一個例子。 R-CNN 利用 CNN 的功能進行特徵提取並將其與區域提議方法相結合,在對象檢測基准上取得了最先進的結果。
卷積神經網絡最初是為計算機視覺領域的圖像識別任務而設計的。 他們通過自動從圖像中學習相關特徵,消除了手動特徵工程的需要,徹底改變了該領域。 CNN 的發展帶來了圖像分類、目標檢測和各種其他計算機視覺任務的顯著進步。
最近的其他問題和解答 EITC/AI/ADL高級深度學習:
- 為什麼我們需要在機器學習中應用最佳化?
- 什麼時候會發生過擬合?
- 卷積神經網絡能否通過隨時間推移合併卷積來處理順序數據,如卷積序列到序列模型中所使用的那樣?
- 生成對抗網絡(GAN)是否依賴於生成器和鑑別器的想法?
更多問題及解答:
- 領域: 人工智能
- 程序: EITC/AI/ADL高級深度學習 (前往認證計劃)
- 課: 先進的計算機視覺 (去相關課程)
- 主題: 卷積神經網絡的圖像識別 (轉到相關主題)