基于深度学习的计算机视觉：应用于智能检测和识别的新技术-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于深度学习的计算机视觉：应用于智能检测和识别的新技术。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

目前，深度学习技术在图像处理、目标检测、对象识别等领域已经取得了显著的进步。随着大数据的产生、深度神经网络的不断提升，计算机视觉领域也成为自然界图像理解的一项热门研究方向。近年来，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、人脸识别等方面取得了极大的成功。因此，深度学习技术得到越来越广泛的应用。但是，对于目标检测、对象识别、行为分析等应用而言，CNN仍然存在一些局限性。比如，虽然可以很好地进行图像分类任务，但无法准确定位目标的位置和大小；对于没有固定物体形状的多类别目标检测来说，CNN在准确率上仍然存在较高的挑战；对于行为分析任务来说，CNN模型缺少对物体的内部空间信息的解释能力。为了解决这些问题，本文将重点讨论如何利用深度学习技术，结合新颖的特征学习方法，开发出具有更强能力的图像理解模型。

2.基本概念术语说明

2.1 深度学习概述

深度学习是机器学习的一种类型，它利用多层感知器（或称为神经网络），并通过训练算法对输入数据进行非线性变换，从而实现学习并预测数据的表示或输出。深度学习算法分为两大类：深度前馈网络（DNN）、循环神经网络（RNN）。深度前馈网络包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和残差网络（ResNet）。循环神经网络用于序列建模任务，如自然语言处理（NLP）、文本生成和时间序列预测。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-737296.html