22、卷积神经网络与大数据分析：技术、挑战与应用

卷积神经网络与大数据分析：技术、挑战与应用

1. 卷积神经网络（CNN）研究领域概述

1.1 目标检测与跟踪

目标检测和目标跟踪是重要的研究领域，不仅涉及物体部分的定位，还包括物体的运动。在目标检测中，YOLO和SSD使用单一管道网络时表现较好。

1.2 姿态估计

静态图像中的姿态估计已有相关研究，但视频中的姿态估计需要更高的计算量，从而增加了处理时间和成本。

1.3 动作识别

动作识别可分为图像动作识别和视频动作识别。视频动作识别面临视频尺寸大以及新的时间轴等挑战。传统的CNN是为2D图像设计的，处理时间轴有两种方法：
- 引入3D卷积。
- 使用2D卷积并融合连续特征图中的特征图。

1.4 场景标注

场景标注是CNN领域中一个有趣的研究方向，涉及语义类映射。CNN场景标注通过在先前CNN层的输出图中反复对场景块使用相同的CNN网络，有助于获得更好的结果。预训练的CNN也用于循环神经网络中以提高场景标注的性能。

1.5 CNN研究的潜力与挑战

CNN在计算机视觉领域有很大的研究空间，可用于提高性能以及应用于计算机视觉的各个领域，如目标分类、检测、标注、视频字幕和语音识别、自然语言处理等。但高性能需要具有高计算能力和高存储的深度神经网络，因此在资源受限的环境中实现CNN较为困难。

1.6 CNN的发展与问题

CNN在目标分类和检测领域带来了重大变革。在一个使用CIFAR - 10数据集进行目标分类的小项目中，发现CNN模型存在过拟合问题。同时，由于ImageN