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文章目录
- 卷积神经网络（CNN）的中阶应用：从图像分类到目标检测
- 1. 图像分类：CNN的基础应用
- CNN结构概述
- 经典网络架构
- 2. 目标检测：从分类到定位
- 基于区域的目标检测方法
- 单阶段目标检测方法
- 边界框回归与NMS（Non-Maximum Suppression）
- 3. 深度学习中的目标检测挑战与解决方案
- 4. 目标检测与其他计算机视觉任务的结合
- 5. 总结与展望
卷积神经网络（CNN）的中阶应用：从图像分类到目标检测
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最为广泛应用的一类模型，特别在计算机视觉领域，如图像分类、目标检测、语义分割等任务中，发挥了巨大作用。本文将从图像分类的基础应用出发，逐步深入到目标检测等中阶应用，介绍CNN在这些领域中的应用与发展。
1. 图像分类：CNN的基础应用
图像分类是计算机视觉中的基本任务之一，目标是将输入图像分配到一个或多个类别中。卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中非常有效，特别是在图像的特征提取和分类决策方面，CNN能够通过卷积操作自动学习图像的局部特征。
CNN结构概述
CNN通常包括以下几层：
- 卷积层（Convolutional Layer）： 用于提取图像的局部特征。卷积层通过卷积核（或称滤波器）扫描输入图像，生成特征图（Feature Map）。
- 池化层（Pooling Layer）： 用于减少特征图的维度，从而减小计算量