本文關(guān)鍵詞：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺中的應(yīng)用研究綜述

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【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,含更多隱含層的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks,CNNs)具有更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法相比具有更強大的特征學(xué)習(xí)和特征表達能力。使用深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自提出以來在計算機視覺領(lǐng)域的多個大規(guī)模識別任務(wù)上取得了令人矚目的成績。本文首先簡要介紹深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與發(fā)展,概述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型結(jié)構(gòu)、卷積特征提取和池化操作。然后綜述了基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,主要從典型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建、訓(xùn)練方法和性能表現(xiàn)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(jié)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(xué)計算機科學(xué)與工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)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(biāo)和對象的技術(shù),是計算機視覺領(lǐng)域的一個主要研究方向,在以圖像為主體的智能化數(shù)據(jù)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(shù)能夠有效地處理特定目標(biāo)物體的檢測和識別(如人臉、

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8 曾U喺，

本文編號：1261097