深度理解机器学习13-CNN的应用领域

最新推荐文章于 2025-08-31 23:27:51 发布
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#深度学习 #cnn #计算机视觉

本文探讨了卷积神经网络（CNN）在处理具有空间结构数据，如声音、图像、视频和文本中的作用。CNN在面部识别、物体检测、图像字幕和语义分割等任务中表现出色。其价值在于有效地处理大量图片并保留特征，同时通过卷积层、池化层和全连接层实现不同的任务。CNN广泛应用于图像分类、目标定位、目标分割、人脸识别和骨骼识别等领域。

CNN非常适合具有空间结构的数据。具有空间结构的数据类型的示例有声音、图像、视频和文本。在自然语言处理中，CNN用于各种任务，如句子分类。一个例子是情感分类的任务，其中句子被分类为属于预定的类别组。

面部识别

 

大多数社交网站都使用CNN来检测人脸，然后执行标记等任务。

物体检测

 

CNN同样能够检测图像中的物体。有几种基于CNN的架构用于检测物体，其中最受欢迎的是R-CNN（Region CNN）。一个R-CNN的工作原理是应用选择性搜索来找出区域，然后使用CNN进行分类，一次一个区域。

图像字幕

 

该任务包括为图像创建文本描述。执行图像字幕的一种方法是用循环神经网络(RNN)替换第二部分中的全连接层。

语义分割

 

语义分割是

最低0.47元/天 解锁文章
卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中的应用
优快云 人工智能
12-14 7368
作者：吴双，王江，刘少山 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。CNN简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种...
卷积神经网络(CNN)的应用
m0_64096844的博客
11-11 1795
基于ai技术的情绪照明智能系统的研究
CNN卷积神经网络
最新发布
weixin_45690427的博客
08-31 1107
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，特别擅长处理图像数据。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动学习图像的层次化特征表示。自动特征学习：无需手工设计特征参数共享：大幅减少参数量层次化表示：从低级到高级特征平移等变性：对位置变化鲁棒端到端学习：直接从原始数据到最终输出。
深度学习03-CNN 应用
约定的博客
02-25 2275
文章目录1 概述2 图片识别+定位 1 概述 CNN主要任务包含物体识别+定位、物体识别、图像分割。 图片识别：图片分类，假设图片中是一个主要对象。 图片识别+定位：可以用矩形框，画出图片中的物体。 物体识别：实际情况中一个图片是包含多个对象的。用矩形框标出所有物体。 图像分割：在物体识别的基础上，检测出物体边缘。 2 图片识别+定位 图片识别：输入：图片；输出：类别标签；评价标准：准确率 图片定位：输入：图片；输出：物体边界框(x,y,w,h)；评价标准：交并准则 (x,y)是左上角的点，w是宽度，h是
CNN在机器视觉中的应用
11-26
该文件主要包含了在Matlab条件下开发的CNN神经网络在机器视觉中的应用。
卷积神经网络（CNN）
qq_52642385的博客
07-01 1963
计算机视觉方面差不多均可，分类与检索、检测与追踪、超分辨率重构、医学任务、无人驾驶等等 GPU处理速度快于cpu 左：NN 一维层面 右：CNN 三维层面 二者数据格式便不同 输入层：和NN输入一样，唯一不同是数据形式不同 卷积层：将图像分为不同的小区域，每个小区域对应一个权值系数矩阵，二者相互作用后得到该区域特征值，众多特征值组合在一起形成一个特征图。起到提取特征的作用。 卷积特征值计算方
23级人工智能专业-深度学习课程-CNN-优秀小组作业-石浩君
06-13
石浩君小组的深度学习课程作业展示了一项如何利用CNN技术解决时尚领域问题的完整过程，这不仅有助于提高学生对深度学习技术的理解和应用能力，也为时尚行业的技术革新提供了新的视角和解决方案。
深度学习时序预测中LSTM、CNN-LSTM与SSA-CNN-LSTM算法性能对比及应用 CNN
07-30
适合人群：从事机器学习、深度学习领域的研究人员和技术人员，尤其是关注时序数据分析和预测的人士。 使用场景及目标：适用于需要进行时序数据预测的实际应用场景，如金融、能源、气象等领域。目标是帮助读者理解...
基于Faster R-CNN的五类别工业缺陷检测算法及其应用 深度学习
07-30
适合人群：从事机器视觉、深度学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对工业缺陷检测感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要高精度缺陷检测的工业生产线，旨在提高检测效率和准确性，减少人工干预。通过对...
深度学习 Matlab实现TTAO-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
04-15
内容概要：本文档详细介绍了Matlab实现TTAO-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测的项目实例，涵盖项目背景、目标、挑战、特点与创新、应用领域及模型架构等方面。项目结合了TTAO优化算法、CNN特征提取、LSTM时间序列建模和...
卷积神经网络（CNN）原理与应用
qq_33578950的博客
04-07 3565
CNN是深度学习领域中最常用的神经网络之一，常用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。在本文中，我将介绍CNN的基本原理，包括卷积、池化、非线性激活函数等，并提供使用PyTorch实现CNN的代码示例。
CNN卷积神经网络应用于人脸识别（带详细流程+代码实现）
01-30
《DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》这篇文章的代码，将CNN用于人脸识别，整个实现流程请见：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/43277187
深度探析卷积神经网络（CNN）在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势
cooldream2009的博客
01-09 3363
卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像视觉和自然语言处理领域展现出了广泛的应用。其独特的网络结构以及层次化的特征学习使其成为目标检测、语音识别、视频分类以及文本分类等多个领域的重要工具。本文将深入探讨CNN在这些领域中的具体应用，并阐述其在不同任务中的优势。
第06课：CNN 在机器视觉中的应用——目标检测
万宫玺的专栏
09-22 880
在上一节课中，我们介绍了卷积神经网络发展的历史以及图像分类的应用。本节课的内容将在上一节课的基础上，为大家介绍机器视觉中另一类经典案例——目标检测。本节课核心内容包括： 卷积神经网络的应用：图像目标检测 滑动窗口算法 基于卷积神经网络的算法 目前基于深度神经网络的目标检测模型有：YOLO 系列、SSD、R-CNN 系列等。本节课我们将为大家介绍这些算法的基本原理并结合目前 Deeplearni...
卷积神经网络有哪些应用场景
L5678Ling的博客
07-07 2531
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）的应用场景非常广泛，尤其是在处理具有网格结构的数据（如图像、视频）时表现出色。
对于CNN应用的一些思考及一些讨论社区推荐
qq_31611005的博客
06-24 667
周五我抽空又尝试了一下基于CNN的选股方案，效果也不太好，就不放上来了。于是我想看看其他人实现的比较好的结果。然后我发现了其实很多量化策略平台都有自己的交流社区，交流社区上会有一些方案、研报和基础知识分享。如下图： 有需要的朋友可以收藏以下链接： Bigquant社区：https://bigquant.com/community/ Ricequant社区：https://www.ricequant.com/community/category/all Joinquant社区：https://www.joi
第05课：CNN 在机器视觉中的应用——图像分类
万宫玺的专栏
09-22 1663
从本节课开始，我们将陆续为大家介绍在工业界使用较多的几种神经网络结构。首先介绍的是卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）。本节课核心内容包括： 卷积神经网络发展历史回顾 卷积与池化 卷积神经网络的应用（图像分类） 卷积一词来源于信号处理领域。以 1D 信号为例，f(x) 和 g(x) 分别代表两个信号源输出的信号，则 f(x) 和 g(x) 的卷积可以表示...
深度学习：理解卷积神经网络（CNN）的原理和应用
韩进的博客
04-12 1868
本文简要介绍了CNN的原理和应用，并给出了一个简单的Python代码实现。CNN在图像的分类、分割、检测等方面具有广泛应用前景，可以为我们带来更加智能的视觉体验。
卷积神经网络CNN的应用场景
weixin_30834783的博客
02-07 8688
卷积网络（Convolutional Network）也叫卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)，是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。 例如时间序列数据（可以认为是是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。 卷积网络在诸多应用领域都表现优异。 “卷积神经网络’’ 一词表明该网络使用了 卷积（conv...
简易快速实现的Faster R-CNN深度学习模型
资源摘要信息:"Python开发-机器学习中的Faster R-CNN实现" 在深度学习和计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向。目标检测的目的是在输入图像中识别出具有特定类别的多个物体，并给出每个物体的位置和大小，...
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