18、卷积神经网络在图像分类任务中的性能比较分析

卷积神经网络在图像分类任务中的性能比较分析

1. 简介

随着大量带注释图像的出现，深度学习方法在性能上展现出了超越传统机器学习方法的优势。卷积神经网络（CNN）作为一种著名的深度学习方法，在图像领域表现出色。它能够自动从特定领域的图像中学习特征，这是传统机器学习方法所不具备的能力。在训练阶段，CNN架构会采用将预训练网络在先前任务中学习到的知识迁移到新任务的策略。

CNN在图像语义分割、图像分类和对象检测等多个领域都有广泛应用。其输入数据以网格形式进行处理，在计算机视觉相关任务中，CNN的效果远超使用手动设计特征（如尺度不变特征变换SIFT和方向梯度直方图HOG）的经典检测方法。

在农业车辆的环境感知任务中，准确检测农田障碍物至关重要，但果园环境复杂且无结构，传统图像分类方法存在时间效率低和主观性强的问题。而基于深度学习的CNN有望通过估计和提取特征来提高图像分类任务的精度。不同应用场景有多种类型的图像，如高光谱图像、RGB彩色图像和二值图像。

2. 文献综述

2.1 深度学习的概念

深度学习（DL）是人工智能（AI）的一个子领域，其算法灵感来源于大脑神经元的结构和功能。它通过线性和非线性变换函数构建具有可训练参数的深度架构，以实现更高程度的数据抽象。自1965年Alexey Grigorevich Lvakhnenko开启深度学习以来，随着GPU计算能力的提升和非线性技术的发展，深度学习不断发展。

深度学习架构具有多个深层，增加了人工神经网络（ANN）的复杂性。自20世纪80年代发现反向传播算法后，它被广泛应用于ANN以解决各种实时任务。虽然传统反向传播方法常用于图像分析任务，但深度学习方法