文章目录
- 卷积神经网络CNN
- 卷积
- CNN基本原理
- 经典CNN
- LeNet-5
- AlexNet
- VGGNet
- CNN主要应用
卷积神经网络CNN
之前我们介绍了全连接神经网络，它的权重矩阵的参数非常多。
而且往往自然图像中的物体都具有局部不变性特征，即尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息，但是全连接前馈网络很难提取这些局部不变特征，这就引出了我们将要介绍的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。
卷积神经网络也是一种前馈神经网络，是受到生物学上感受野（感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质）的机制而提出的（在视觉神经系统中，一个神经元的感受野是指视网膜上的特定区域，只有这个区域内的刺激才能够激活该神经元）。
卷积
(f*g)(n)成为 ff 和 gg 的卷积，连续卷积和离散卷积可以表达为如下形式：
卷积有很多应用，经常用于处理一个输入，通过系统产生一个适应需求的输出。
在图像处理中，图像是以二维矩阵的形式输入到神经网络中，因此我们需要二维卷积。
CNN基本原理
卷积神经网络的基本结构大致包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层、输出层等。
经典CNN
LeNet-5
LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出，主要进行手写数字识别和英文字母识别。经典的卷积神经网络，LeNet虽小，各模块齐全，是学习 CNN的基础。
网络结构
AlexNet
AlexNet由Hinton的学生Alex Krizhevsky于2012年提出，获得ImageNet LSVRC-2012(物体识别挑战赛)的冠军，1000个类别120万幅高清图像（Error: 26.2%(2011) →15.3%(2012)），通过AlexNet确定了CNN在计算机视觉领域的王者地位。
VGGNet
VGGNet由牛津大学和DeepMind公司提出
Visual Geometry Group:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/
DeepMind:https://deepmind.com/
参考：K. Simonyan and A. Zisserman. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. In ICLR, 2015.
比较常用的是VGG-16，结构规整，具有很强的拓展性
相较于AlexNet，VGG-16网络模型中的卷积层均使用 333∗3 的 卷积核，且均为步长为1的same卷积，池化层均使用 222∗2 的 池化核，步长为2
CNN主要应用
图像处理领域主要应用
- 图像分类(物体识别)：整幅图像的分类或识别
- 物体检测：检测图像中物体的位置进而识别物体
- 图像分割：对图像中的特定物体按边缘进行分割
- 图像回归：预测图像中物体组成部分的坐标
