CNN在图像中的广泛应用的原因是什么呢?

技术选型 2021-11-25 16:05:37

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weixin_38498942 2021-11-25

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局部连接
权值共享：减小参数量
池化操作：增大感受野
多层次结构：可以提取low-level以及high-level的信息

Java OCR 图像智能字符识别技术，可识别中文。具体详见：http://blog.csdn.net/white__cat/article/details/38461449

神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件

从目前所学习到的东西来看，CNN在图像等领域主要有两大方面的应用，第一是图像的分类，第二是图像目标的检测。、基于CNN图像分类算法 LeNet（1998）由Yann LeCun发表的论文《Gradient based learning applied to document-recognition》，该网络主要由卷积层、池化层和全连接层构成，下图表示了其原理。 https://blog.csdn.net/dan_teng/article/details/87192430 ...

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习领域的杰出成果之一，广泛应用于图像处理任务。CNN在图像分类和特征提取方面表现出色，它的成功不仅仅是因为其深度结构，还因为其对图像数据的特殊处理方式。在本文中，我们将深入学习CNN的应用，包括图像分类和特征提取，并提供示例和代码，帮助你更好地理解这些应用。

自1998年由纽约大学的Yann LeCun提出以来，CNN在计算机视觉领域取得了里程碑式的突破，并在图像分类、目标检测、图像分割等多个任务中表现出色。例如，在ImageNet图像分类挑战中，基于CNN的模型如AlexNet、VGGNet、ResNet等都取得了优异的成绩。这些系统在安全和监控领域有广泛应用。：通过卷积核的滑动窗口机制，CNN 可以检测图像中的特征位置不敏感，即即使目标发生轻微的平移，模型仍能识别出它。：每个卷积核在图像的不同位置共享同样的权重，既降低了计算复杂度，又增强了模型的泛化能力。

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