图像识别概述

图像识别的过程

图像识别技术的过程分以下几步：

1. 信息的获取： 是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

2. 预处理： 主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。图像增强。

3. 特征抽取和选择： 是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一。

4. 分类器设计： 是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的

对象具体属于哪一类。

VGG

VGG之所以经典，在于它首次将深度学习做得非常“深”，达

到了16-19层，同时，它用了非常“小”的卷积核（3X3）

 

VGG16的结构：

1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。

2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为

(112,112,64)。

3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,112,128)，再2X2最大池化，输出

net为(56,56,128)。

4、conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(56,56,256)，再2X2最大池化，输出net

为(28,28,256)。

5、conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(28,28,512)，再2X2最大池化，输出net

为(14,14,512)。

6、conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(14,14,512)，再2X2最大池化，输出net

为(7,7,512)。

7、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,4096)。共进行两次。

8、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,1000)。

最后输出的就是每个类的预测。