16、深度学习：从图像分类到目标检测

深度学习：从图像分类到目标检测

1. 卷积神经网络（CNN）在肺炎预测中的应用

在图像分类任务里，卷积神经网络（CNN）是一种极为重要的算法。以肺炎预测为例，预测类别的概率由 model(image) 函数生成，并存储为 NumPy 数组。具体步骤如下：
1. 生成预测类别的概率数组。
2. 从数组中获取最大概率。
3. 检索与最大概率对应的索引。
4. 打印获得的结果。

2. 流行的 CNN 架构

我们构建的简单 CNN 网络并非生产级网络，下面介绍一些在全球范围内被证明成功的流行网络。

2.1 LeNet - 5

LeNet - 5 由 LeCun 等人在 1998 年提出，主要用于识别文档中的手写和机器生成字符（光学字符识别 [OCR]）。其架构特点如下：
- 共 7 层的 CNN。
- 3 个卷积层（C1、C3 和 C5）。
- 2 个子采样层（S2 和 S4）。
- 1 个全连接层（F6）和 1 个输出层。
- 卷积层使用 5×5 卷积核，步长为 1。
- 子采样层是 2×2 平均池化层。
- 除输出层使用 softmax 外，整个网络使用 TanH 激活函数。

可以尝试修改 TensorFlow 代码来实现 LeNet - 5。

2.2 AlexNet

AlexNet 由 Alex Krizhevsky 等人设计。在 2012 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中，AlexNet 取得了 15.