在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢

姚小熊27 ? 來源:創(chuàng)云科技.CSDN ? 作者:創(chuàng)云科技.CSDN ? 2021-05-13 14:13 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別

機器視覺的概念中,圖像識別是指軟件具有分辨圖片中的人物、位置、物體、動作以及筆跡的能力。計算機可以應(yīng)用機器視覺技巧,結(jié)合人工智能以及攝像機來進行圖像識別。

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方式,一個相對簡單的改變就可以讓較大的圖像變得更好處理。改變的結(jié)果就是我們所見到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs,ConvNets)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣適性是他們的優(yōu)點之一,但是在處理圖像時,這個優(yōu)點就變成了負擔(dān)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對此專門進行了折衷:如果一個網(wǎng)絡(luò)專為處理圖像而設(shè)計,有些廣適性需要為更可行的解決方案做出讓步。

對于任意圖像,像素之間的距離與其相似性有很強的關(guān)系,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計正是利用了這一特點。這意味著,對于給定圖像,兩個距離較近的像素相比于距離較遠的像素更為相似。然而,在普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每個像素都和一個神經(jīng)元相連。在這種情況下,附加的計算負荷使得網(wǎng)絡(luò)不夠精確。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過消除大量類似的不重要的連接解決了這個問題。技術(shù)上來講,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對神經(jīng)元之間的連接根據(jù)相似性進行過濾,使圖像處理在計算層面可控。對于給定層,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是把每個輸入與每個神經(jīng)元相連,而是專門限制了連接,這樣任意神經(jīng)元只能接受來自前一層的一小部分的輸入(例如3*3或5*5)。因此,每個神經(jīng)元只需要負責(zé)處理一張圖像的一個特定部分。(順便提一下,這基本就是人腦的獨立皮質(zhì)神經(jīng)元工作的方式。每個神經(jīng)元只對完整視野的一小部分進行響應(yīng))。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在Hub等人對貓的視覺皮層中細胞的研究基礎(chǔ)上,通過擬生物大腦皮層構(gòu)而特殊設(shè)計的含有多隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積層、池化層、激活函數(shù)是卷積神經(jīng)網(wǎng)路的要組部分。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過局部感受野、權(quán)重共享和降采樣3種策略,降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度,同時對于平移、旋轉(zhuǎn)、尺度縮放等形式的變有度的不變性。因此被廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)識別、語音識別等領(lǐng)域一般情況下,常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、卷積層、激活層、池化層、全連接層和最后的輸出層構(gòu)成。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用原始圖像作為輸入, 可以有效的從大量樣本中學(xué)習(xí)到相應(yīng)地特征, 避免了復(fù)雜的特征提取過程。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 可以直接對二維圖像進行處理, 因此, 在圖像處理方面得到了廣泛的應(yīng)用, 并取得了較多的研究成果。該網(wǎng)絡(luò)通過簡單的非線性模型從原始圖像中提取出更加抽象的特征,并且在整個過程中只需少量的人工參與。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有局部感知和參數(shù)共享兩個特點,局部感知即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出每個神經(jīng)元不需要感知圖像中的全部像素,只對圖像的局部像素進行感知,然后在更高層將這些局部的信息進行合并,從而得到圖像的全部表征信息。不同層的神經(jīng)單元采用局部連接的方式,即每一層的神經(jīng)單元只與前一層部分神經(jīng)單元相連。每個神經(jīng)單元只響應(yīng)感受野內(nèi)的區(qū)域,完全不關(guān)心感受野之外的區(qū)域。這樣的局部連接模式保證了學(xué)習(xí)到的卷積核對輸入的空間局部模式具有最強的響應(yīng)。權(quán)值共享網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使之更類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度,減少了權(quán)值的數(shù)量。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對平移、比例縮放、傾斜或者共他形式的變形具有高度不變性。而且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用原始圖像作為輸入,可以有效的從大量樣本中學(xué)習(xí)到相應(yīng)地特征,避免了復(fù)雜的特征提取過程。

責(zé)任編輯:YYX

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個方面存在顯著差異,以下是對兩者的比較: 一、結(jié)構(gòu)特點 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?644次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別中的應(yīng)用

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別中發(fā)揮著重要作用,其多層結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的特征表達,適用于處理非線性問題。以下是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別中應(yīng)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:12 ?657次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)工具與框架

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在圖像和視頻處理任務(wù)中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,多種實現(xiàn)工具和框架應(yīng)運而生,為研究人員和開發(fā)者提供了強大的支持。 TensorFlow 概述
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:20 ?654次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用

    自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)作為一種強大的模型,在圖像識別和語音處理等領(lǐng)域取得了顯著成果
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:58 ?785次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1839次閱讀

    深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    深度學(xué)習(xí)近年來在多個領(lǐng)域取得了顯著的進展,尤其是在圖像識別、語音識別和自然語言處理等方面。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的一個分支,因其在圖像處理
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:52 ?827次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與算法

    ),是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。 一、基本原理 卷積運算 卷積運算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心,用于提取圖像中的局部特征。 定義
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:47 ?1762次閱讀

    關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些概念你厘清了么~

    這個小型網(wǎng)絡(luò),用于描述網(wǎng)絡(luò)的方程中也具有32個偏置和32個權(quán)重。 CIFAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛用于圖像識別的CNN。它主要由兩種類型的層組成:卷積
    發(fā)表于 10-24 13:56

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共包括哪些層級

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。它以
    的頭像 發(fā)表于 07-11 15:58 ?2818次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么

    感知、權(quán)重共享(或特征共享)以及空間或時間上的下采樣(池化),來有效地從原始像素數(shù)據(jù)中自動提取高層次的特征表示。 具體來說,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在以下領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用: 圖像識別 :CNN 是圖像識別
    的頭像 發(fā)表于 07-11 14:51 ?1540次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景及優(yōu)缺點

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNNs)是一種深度學(xué)習(xí)架構(gòu),它在圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。 一、卷積
    的頭像 發(fā)表于 07-11 14:45 ?1820次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有何用途 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常運用在哪里

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理、生物信息學(xué)等領(lǐng)域。本文將介紹卷積
    的頭像 發(fā)表于 07-11 14:43 ?4354次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、原理及特點

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)算法,它在圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文將詳細介紹卷積
    的頭像 發(fā)表于 07-11 14:38 ?2441次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理和應(yīng)用

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),尤其在計算機視覺領(lǐng)域表現(xiàn)出色。它通過全局平均池化或轉(zhuǎn)置卷積處理任意尺寸的輸入,特別適用于像素級別的任務(wù),如
    的頭像 發(fā)表于 07-11 11:50 ?1852次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支,在圖像識別、視頻處理、自然語言處理等多個領(lǐng)域取得了顯著成就。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 07-11 11:46 ?759次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 多男一女一级淫片免费播放口 | bt天堂网在线资源www | 免费爱爱网站 | 久久免费视频99 | 韩国精品videosex性韩国 | 在线看黄网站 | 久久久久久全国免费观看 | www.男人 | 中文字幕在线看视频一区二区三区 | 在线网站 看片 网站 | 日本黄页在线观看 | 婷婷开心六月久久综合丁香 | tom影院亚洲国产日本一区 | 夜色资源站www国产在线观看 | 免费一级特黄特色大片 | 轻点灬大ji巴太粗太长了啊h | 国产精品夜夜春夜夜爽久久 | 国产福利99 | 亚洲综合在线最大成人 | 亚洲一区二区三区免费 | japanese69xxx日本| 免费看黄色网页 | 夜色爽爽 | 午夜影视体验区 | 免费视频在线观看1 | 国产裸露片段精华合集链接 | 寡妇影院首页亚洲图片 | 五月丁五月丁开行停停乱 | 欧美三级大片在线观看 | 天天做.天天爱.天天综合网 | 中文字幕亚洲一区二区三区 | 五月婷婷亚洲综合 | 天天插一插 | 亚洲在线a | 国产精品99r8在线观看 | 日本边添边爱边摸边做边爱 | 久久影视免费观看网址 | 日本黄色免费网址 | 噜噜噜噜影院 | 青青青青久久精品国产h | 一级特黄aa大片一又好看 |