卷积神经网络(CNN)最初是为了计算机视觉领域的图像识别而设计的。 这些网络是一种特殊类型的人工神经网络,已被证明在分析视觉数据方面非常有效。 CNN 的发展是由创建能够准确分类图像的模型的需求驱动的,它们在该领域的成功导致它们在各种其他应用中得到广泛使用,例如对象检测、图像分割,甚至自然语言处理。
CNN 的灵感来自于人脑视觉皮层的结构和功能。 与视觉皮层一样,CNN 由多层互连的神经元组成,用于处理输入数据的不同方面。 CNN 的关键创新在于能够自动学习并从图像中提取相关特征,从而无需手动进行特征工程。 这是通过使用卷积层来实现的,卷积层将滤波器应用于输入图像以检测各种视觉模式和特征,例如边缘、角和纹理。
CNN 的第一个突破是 Yann LeCun 等人引入 LeNet-5 架构。 1998 年,LeNet-5 专为手写数字识别而设计,在 MNIST 数据集(广泛用于评估图像识别算法的基准数据集)上取得了显着的性能。 LeNet-5 展示了 CNN 在从图像中捕获分层特征方面的强大功能,即使在存在尺度、旋转和平移变化的情况下也能实现准确分类。
从那时起,CNN 发生了显着的发展,开发了更深、更复杂的架构。 一项显着的进步是 Alex Krizhevsky 等人引入的 AlexNet 架构。 2012 年,AlexNet 在图像分类方面取得了突破,赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC),与之前的方法相比,错误率显着降低。 这一成功为 CNN 在图像识别任务中的广泛采用铺平了道路。
CNN 也已成功应用于其他计算机视觉任务。 例如,在对象检测中,CNN 可以与附加层相结合,以对图像中的对象进行定位和分类。 Ross Girshick 等人提出的著名的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)。 2014 年的项目就是这种架构的一个例子。 R-CNN 利用 CNN 的功能进行特征提取并将其与区域提议方法相结合,在对象检测基准上取得了最先进的结果。
卷积神经网络最初是为计算机视觉领域的图像识别任务而设计的。 他们通过自动从图像中学习相关特征,消除了手动特征工程的需要,彻底改变了该领域。 CNN 的发展带来了图像分类、目标检测和各种其他计算机视觉任务的显着进步。
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