A Survey of Deep Learning Techniques Applied to the Aut

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在现代社会，图像识别是许多应用领域中的一个重要任务。在实际应用中，我们需要从海量图片中自动地识别出不同种类的目标物体，并给予其相应的处理或反馈。深度学习作为计算机视觉领域的最新技术，有望通过对大数据集的训练和复杂模型的优化，帮助解决这一难题。因此，本文主要基于最新研究成果，结合计算机视觉中的经典方法，阐述目前用于图像识别的最前沿的深度学习技术。

2.相关工作背景介绍

自动对象识别和分类一直是一个具有重大影响的计算机视觉任务。早期的图像识别系统都采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT、HOG等，通过对已知的特征进行匹配来实现对象检测。后来随着深度学习的兴起，卷积神经网络(CNN)开始崭露头角，得到了快速发展，取得了很大的成功。CNN是一种无监督学习方法，可以直接对图像进行分类，而不需要人工设计特征。

1999年，LeCun等人通过AlexNet模型证明了卷积神经网络的有效性，在Imagenet数据集上取得了不亚于人类的性能。此后，CNN技术经历了长足的发展，已经成为图像识别领域中不可替代的技术。截至2020年，谷歌、微软、Facebook等国内外知名公司纷纷将其技术应用到自家产品中，形成独具特色的图像识别产品，如谷歌的搜索结果的商品推荐和识别、微软的Windows认证服