46、卷积神经网络在图像分类与判别视觉任务中的应用

卷积神经网络在图像分类与判别视觉任务中的应用

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是一种强大的工具，广泛应用于图像分类、目标检测、人体姿态估计和图像分割等多个任务。本文将介绍几种常见的CNN模型及其在不同视觉任务中的应用。

1. 常见的图像分类CNN模型

在图像分类任务中，多年来已经开发了各种CNN模型。以下是几种常见的模型：
- LeNet ：创建于1998年，是最早的CNN之一，由Yann LeCun创建，用于对手写数字图像进行分类，在MNIST数据集上进行训练。该模型结构相对简单，经过1个训练周期后，测试准确率就达到了98.8%，而多层感知器（MLP）在1个训练周期后的准确率为95.9%。不过，在现实世界中，人们通常书写的是数字或字母串，这需要结合分割和分类，LeCun及其同事设计了一种将卷积神经网络与类似条件随机场的模型相结合的方法来解决这个问题，该系统被美国邮政服务部门采用。
- AlexNet ：直到2012年，主流计算机视觉研究人员才开始关注CNN。AlexNet由Alex Krizhevsky创建，它将ImageNet挑战中的（前5名）错误率从之前的26%降低到了15%，是一个显著的改进。与LeNet相比，AlexNet更深（有8层可调整参数层，而LeNet为5层），使用ReLU非线性激活函数代替tanh，使用Dropout进行正则化而不是权重衰减，并且将多个卷积层堆叠在一起，而不是严格交替进行卷积和池化。这种堆叠方式使得感受野更大，并且比使用单个大感受野层更有效，因为多个层之间也存在非线性。不过，AlexNet有6000万个自由参数，主要是由于输出端的三个全连接层，训练该模型需要使用