要喝星卡里
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CNN算法

一、计算机视觉分类

图像分类

用于识别图像中物体的类别

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目标检测

用于检测图像中的每个物体的类别，并准确标出它们的位置

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图像语义分割

用于标出图像中每个像素点所属的类别，属于同一类的像素点用一个颜色标识

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实例分割

不仅标出物体位置，还需要标注出物体的外形轮廓

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 二、CNN解决问题

能够有效将大数据量的图片降维成小数据量，同时可以有效保留图片特征，CNN是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。

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三、CNN五层网络结构

数据输入层

预处理，图片的像素矩阵

卷积层（提取图像中的局部特征）

对输入图像和滤波矩阵（恒定的滤波器 filter ）做 内积 （逐个元素相乘再求和）

卷积计算

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填充值（为了每个数据被使用到的次数相同，边缘数据丢失）

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 步幅（减少输入参数的数目，减少计算量）

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激活层

激活函数（存在非线性元素）

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 提高抗干扰能力，非线性表达能力，缓解梯度消失问题，加速模型收敛，将当前特征空间映射转换到另一个空间，从而让数据更好地被分类

ReLU激活函数

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池化层

使特征图变小，简化网络计算复杂度，加快计算速度。

特征压缩，提取主要特征。

防止过拟合。

缩小最后全连接层中节点的个数，减少整个神经网络参数。

平均池化层

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 最大池化层

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全连接层

http://(147条消息) 全连接层详解_pogg_的博客-CSDN博客_全连接层

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