卷积神经网络CNN的应用场景

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/gaoyang2018/p/8425825.html
本文介绍了卷积神经网络(CNN)的基本概念及其在图像处理中的优势。CNN能够通过局部连接和权值共享机制有效捕捉图像中的关键特征，并通过下采样减少计算复杂度。

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卷积网络（Convolutional Network）也叫卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。

例如时间序列数据（可以认为是是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。 卷积网络在诸多应用领域都表现优
异。 “卷积神经网络’’ 一词表明该网络使用了 卷积（convolution）这种数学运算。卷积是一种特殊的线性运算。 卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
 Why CNN for Image ？

  • Some patterns are much smaller than the whole image 。

　　　　A neuron does not have to see the whole image to discover the pattern

　　　　Connecting to small region with less parameters

  • The same patterns appear in different regions

  • Subsampling the pixels will not change the object 

 

　　We can subsample the pixels to make image smaller
　　Less parameters for the network to process the image

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gaoyang2018/p/8425825.html

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
卷积神经网络应用举例,卷积神经网络应用场景
ynca67269的博客
08-10 2255
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparseconnection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。...
卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中的应用
优快云 人工智能
12-14 7322
作者：吴双，王江，刘少山 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。CNN简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种...
卷积神经网络在物联网场景中的应用初探
weixin_37559696的博客
01-16 1468
本文转自：https://www.jianshu.com/p/8b6446181a52 概述 机器学习发展到今天，得益于数据量的增长、算力的丰富、和深度神经网络技术的不断创新和广泛应用，像计算机视觉、自动控制、图像识别、语音识别、自然语言处理和音频识别等领域，在最近几年中，不断迎来突破。这直接导致了AI技术的蓬勃发展，像Alapha Go、自动...
卷积神经网络（CNN）
m0_54570435的博客
07-08 1069
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像、视频、音频、时间序列）的深度学习模型。其核心思想是通过局部连接、权重共享和层次化特征提取，自动学习数据的空间或时间层次结构。生物学基础：受视觉皮层中神经元只响应局部刺激的启发数学实现：每个神经元仅与前一层局部区域连接（而非全连接）优势：大幅减少参数量（如5×5局部连接 vs 全连接）保留空间局部相关性适合处理平移不变特征原理：同一卷积核在输入的不同位置使用相同参数计算优势：参数量从O(n²
卷积神经网络文本分析,一文读懂卷积神经网络
aifamao3的博客
08-29 875
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。...
卷积神经网络有哪些应用场景
L5678Ling的博客
07-07 2265
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）的应用场景非常广泛，尤其是在处理具有网格结构的数据（如图像、视频）时表现出色。
卷积神经网络的应用场景总结
qq_39846523的博客
12-13 6013
一维卷积一般用于序列模型，自然语言处理模型 二维卷积一般用于计算机视觉，图像处理领域 三维卷积一般用于医学领域(CT影响)，视频处理领域(检测动作或用户行为) ...
卷积神经网络(CNN)
一般路过底层打工人的博客
10-25 2107
介绍了卷积神经网络各层的设计、卷积的概念、卷积神经网络反向传播的计算步骤以及使用pytorch实现卷积神经网络的代码。
AI+深度学习+卷积神经网络CNN+CNN代码训练
最新发布
08-08
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和分类任务。它模拟了人类视觉感知的过程，能够自动并且有效地从图像中提取特征。CNN在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域取得了巨大成功，成为深度...
卷积神经网络CNN在Python中的多分类任务应用与实践：分类代码分享
07-17
本文详细介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）在CIFAR-10数据集上进行多分类任务的Python实现。首先进行了数据准备，包括加载数据集并将其归一化，将标签转换为one-hot编码。接着构建了一个中等复杂度的CNN模型，采用...
CNN在机器视觉中的应用
11-26
该文件主要包含了在Matlab条件下开发的CNN神经网络在机器视觉中的应用。
CNN卷积神经网络应用于人脸识别（带详细流程+代码实现）
01-30
《DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》这篇文章的代码，将CNN用于人脸识别，整个实现流程请见：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/43277187
前馈（向）网络之卷积神经网络的应用
taka_is_beauty的博客
03-28 4280
图像识别： 卷积神经网络（CNN） 分类任务：C个类别 输入：图片， 输出：类别标签， 评估准则：准确率 图像识别与定位 输入：图片， 输出：物体边界框（x，y，w，h） 评估准则：交并准则 交并准则是预测值与真实值的交集的面积除去并集的面积，值大于0.5通常会认为是有效的定位 图像识别+定位：识别主体+定位 ...
卷积神经网络的应用领域,卷积神经网络应用举例
aifamao6的博客
09-15 985
4.卷积神经网络仿造生物的视知觉（visualperception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-liketopology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（featureengineering）要求。或通过脑机交互，将计算与生命体融合，构建以虚拟脑与生物脑为物质基础的脑机一体化的超级大脑，最终建立新型的计算结构与智能形态。输入神经元会被输入图像的数据所激发。
【通俗理解】CNN卷积神经网络 - 附带场景举例
weixin_45266856的博客
09-08 5932
CNN的全称是，称之为卷积神经网络，是深度学习的经典算法之一。CNN一般用于图片分类、检索、人脸识别、目标定位等。而CNN放在实际的例子中，如图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车，那是什么车CONV层，RELU层，POOL层和FC层。当然了，看到这里你还是一脸懵逼，这些都是什么东西？当然了，不要着急，下面来详细介绍。
卷积神经网络(CNN)的应用
m0_64096844的博客
11-11 1684
基于ai技术的情绪照明智能系统的研究
卷积神经网络有哪些应用？Python上如何实现呢？
m0_73291751的博客
04-13 1576
其中，TensorFlow是目前应用最广泛的深度学习框架之一，可以方便地实现卷积神经网络。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像、视频、语音识别等领域。它可以自动提取输入数据中的特征，并通过多个卷积层和池化层逐步抽象出更高层次的特征。CNN可以将输入的人脸图像与数据库中的人脸进行比对，实现人脸识别。CNN可以将一张图像的风格应用到另一张图像上，实现图像风格转换。CNN可以检测图像中的多个物体并标记它们的位置。# 定义卷积层和池化层。
“卷积神经网络目标检测：原理、分析与应用场景一览“
qq_28245087的博客
06-12 3244
使用卷积神经网络进行目标检测是一种有效的方法，它可以自动提取图像特征，处理不同大小和形状的目标对象，并且可以通过反向传播算法进行训练，逐渐提高模型的准确性。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择适当的卷积神经网络模型和分类器，并且需要对数据集进行充分的处理和预处理，以提高模型的准确性和泛化能力。
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