深度学习在图像识别上的应用

1、图像分类

图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测其类别标签。自动驾驶汽车是一个理解图像分类在现实世界中的应用的很好的例子。为了实现自动驾驶，我们可以建立一个图像分类模型来识别道路上的各种物体。

 2、目标检测

        目标检测是指从一幅场景（图片）中找出目标，并用矩形框确定目标的位置。多应用于人脸识别、自动驾驶、遥感影像识别等领域。

3、语义分割

        图像分类任务是把一张图片划分为某个类别。语义分割也就是像素级别的分类，让计算机根据图像的语义来进行分割，确定边缘位置，属于同一类的像素都要被归为一类。目前应用有自动驾驶、医疗影像识别、遥感影像识别等领域。 

 4、图像生成

        图像生成是指从已知图像中学习特征后进行组合，生成新图像的过程。不同于图像的高分辨率重建，图像生成通常需要学习不同图像的特征并进行组合，生成的图像是所有被学习图像特征的结合。常见的图像生成应用包括神经风格迁移、Google公司开发的Deep Dream算法和变分自编码器等。Deep Dream与传统的卷积神经网络可视化过程思路相同，均为对卷积神经网络的输入进行梯度上升，以便将靠近网络输出端的某个过滤器可视化；区别在于Deep Dream算法直接从现有的图像提取特征，并且尝试最大化激活神经网络中所有层的激活。使用Deep Dream算法，在Keras框架上对已知图像进行特征迁移。