下载此文档

卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域中的应用综述.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域中的应用综述 】是由【wz_198613】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域中的应用综述 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域中的应用综述卷积神经网络(work,N)是一种基于深度学习的神经网络模型,它在模拟人类的视觉系统上取得了巨大的成功,并在计算机视觉领域中获得广泛应用。N的发展历程和原理,以及其在计算机视觉领域中的应用进行综述。一、发展历程CNN的发展可以追溯到1980年代,最早是由YannLeCun等人在研究手写字符识别时提出的。然而,N并没有得到广泛应用。直到近年来,N取得了突破性的进展。二、原理CNN是一种层次化的神经网络模型,其与传统的全连接神经网络相比,引入了卷积层、池化层等特殊结构。卷积层通过卷积操作提取局部特征,降低模型的参数量;池化层则通过下采样运算减小特征图的尺寸,增强模型的平移不变性。N还含有全连接层和激活函数等模块。整体上,N可以逐层学习抽象的特征表示,实现对输入数据的高级理解和准确分类。三、,尤其是在大规模图像分类问题上。、、、、等都在图像分类领域展示了卓越的性能。。传统的目标检测方法,如基于滑动窗口的方法,存在计算复杂度高和检测效果不理想等问题。N的目标检测方法,N、N、N、YOLO和SSD等,通过引入区域建议网络(work)和锚点框(AnchorBox)等技术,实现了更高效和准确的目标检测。。由于面部数据的多样性和复杂性,传统的方法很难实现准确的面部识别。N的面部识别方法,如DeepFace、和VGGFace等,通过学习具有良好表征能力的面部特征,实现了高准确率的面部识别。,还可以用于图像生成。生成对抗网络(works,简称GAN)N的生成模型,可以生成逼真的图片,并在图像生成领域取得了重要突破。四、未来展望N在计算机视觉领域取得了很大的成功,但仍然存在一些问题和挑战。N对于小样本和多标签学习问题仍然存在挑战,而这在实际应用中常常遇到。N的训练过程需要大量的标注数据和计算资源,这对于实际应用来说是一个不小的限制。此外,N仍然有待进一步的改进。综上所述,卷积神经网络在计算机视觉领域中取得了巨大的突破,广泛应用于图像分类、目标检测、面部识别和图像生成等任务。随着深度学习技术的不断发展和推进,N在计算机视觉中的应用会更加广泛和深入。

卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域中的应用综述 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人wz_198613
  • 文件大小11 KB
  • 时间2025-01-18