【人工智能-中级】卷积神经网络(CNN)的中阶应用:从图像分类到目标检测
文章目录
- 卷积神经网络(CNN)的中阶应用:从图像分类到目标检测
- 1. 图像分类:CNN的基础应用
- CNN结构概述
- 经典网络架构
- 2. 目标检测:从分类到定位
- 基于区域的目标检测方法
- 单阶段目标检测方法
- 边界框回归与NMS(Non-Maximum Suppression)
- 3. 深度学习中的目标检测挑战与解决方案
- 4. 目标检测与其他计算机视觉任务的结合
- 5. 总结与展望
卷积神经网络(CNN)的中阶应用:从图像分类到目标检测
卷积神经网络(CNN)是深度学习中最为广泛应用的一类模型,特别在计算机视觉领域,如图像分类、目标检测、语义分割等任务中,发挥了巨大作用。本文将从图像分类的基础应用出发,逐步深入到目标检测等中阶应用,介绍CNN在这些领域中的应用与发展。
1. 图像分类:CNN的基础应用
图像分类是计算机视觉中的基本任务之一,目标是将输入图像分配到一个或多个类别中。卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中非常有效,特别是在图像的特征提取和分类决策方面,CNN能够通过卷积操作自动学习图像的局部特征。
CNN结构概述
CNN通常包括以下几层:
- 卷积层(Convolutional Layer): 用于提取图像的局部特征。卷积层通过卷积核(或称滤波器)扫描输入图像,生成特征图(Feature Map)。
- 池化层(Pooling Layer): 用于减少特征图的维度,从而减小计算量
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