1.背景介绍
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机自主地完成人类任务的学科。在过去的几十年里,人工智能主要关注于规则引擎和知识表示。然而,随着数据量的增加和计算能力的提高,深度学习(Deep Learning)成为人工智能领域的一个热门话题。深度学习是一种通过神经网络模拟人类大脑的学习过程的技术。
深度学习的一个重要分支是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN),它在图像识别和计算机视觉领域取得了显著的成功。然而,随着任务的复杂性增加,人们开始关注其他类型的神经网络,例如生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)和自注意力机制(Self-Attention Mechanism)。
在这篇文章中,我们将深入探讨一种名为“U-Net”的卷积神经网络架构,它在图像分割任务中取得了显著的成功。然后,我们将讨论一种名为“Mask R-CNN”的对象检测和分割网络架构,它在多种视觉任务中表现出色。
1.1 U-Net
U-Net是一种特殊的卷积神经网络,它在图像分割任务中取得了显著的成功。图像分割是一种计算机视觉任务,其目标是将输入图像划分为多个区域,每个区域代表一个不同的物体或场景。
U-Net的主要特点是其“U”形结构,它将输入图像通过一个下采样路径(encoder)处理,然后通过一个上采样路径(decoder)恢复到原始尺寸。这种结构使得U-Net能够学习到图像的局部和全局特征,从而提高分割任务的性能。