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在计算机视觉领域卷积神经网络Convolutional Neural Network简称CNN已经成为了解决图像分类、物体检测等任务的主要算法之一。CNN最早由LeCun等人提出经过多年的发展和优化如今已经具有非常强大的能力和广泛的应用场景。本文将从历史角度出发介绍CNN的发展过程包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception和ResNet等经典模型并结合代码和实例详细阐述其优劣势和原理让读者深入了解CNN在计算机视觉中的应用。
1. CNN的起源
在1990年代初LeCun等人提出了一种卷积神经网络——LeNet它是一个由卷积层、池化层和全连接层组成的神经网络。这个网络最初是用来识别手写数字的。LeNet的结构如下图所示 LeNet的特点是利用卷积运算和共享权值的思想来减少网络的参数数量从而提高训练速度和泛化能力。LeNet在手写数字识别任务上取得了很好的效果但是在面对复杂的图像分类问题时表现欠佳。随着计算机性能的提升和数据集的扩大更深层次的神经网络逐渐成为了研究热点。
2. CNN的原理
卷积神经网络主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。其中卷积层是卷积神经网络的核心组件它可以有效地提取图像的特征。具体来说卷积层通过卷积运算来对输入图像进行特征提取。卷积神经网络中的池化层用于对特征图进行降维从而减少模型的参数数量。通常使用的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化是取池化窗口中的最大值作为输出平均池化是取池化窗口中的平均值作为输出。全连接层则是将特征图展开成一维向量然后使用全连接层进行分类。
3. 经典CNN模型
1AlexNet
AlexNet是由Alex Krizhevsky等人在2012年提出的一种深度卷积神经网络。它主要针对的是ImageNet这样的大规模图像分类数据集。AlexNet的结构如下图所示 AlexNet具有以下几个特点
使用ReLU激活函数加速模型训练速度使用Dropout技术减少模型的过拟合使用GPU加速计算提高训练速度。
2VGG
VGG是由Simonyan等人在2014年提出的一种深度卷积神经网络。它主要特点是使用了非常小的卷积核3x3并且网络层数很深。VGG的结构如下图所示 VGG具有以下几个特点
使用小的卷积核采用了多个3x3的卷积层来替代一个较大的卷积层从而增加了网络的深度在网络的尾部使用了全连接层进行最终的分类。
3Inception
Inception是由Google Brain团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络。它的特点是使用了多个不同大小的卷积核并且在每个卷积层中同时执行多个不同的卷积操作。Inception的结构如下图所示 Inception具有以下几个特点
使用不同大小的卷积核可以提取不同大小的特征在每个卷积层中同时执行多个不同的卷积操作可以增加网络的非线性性使用1x1的卷积核进行降维可以减少网络的参数数量。
4ResNet
ResNet是由何凯明等人在2015年提出的一种深度卷积神经网络。它的特点是采用了残差学习的思想可以训练超过100层的深度卷积神经网络。ResNet的结构如下图所示
ResNet的优势在于
使用残差学习的思想可以训练超过100层的深度卷积神经网络而不会出现梯度消失或爆炸的问题采用了批标准化技术可以加速模型的训练收敛通过添加辅助分类器可以进一步提高模型的泛化能力。
4. CNN的原理和优劣势
CNN具有以下优势
可以有效地提取图像的特征对于图像分类、目标检测、人脸识别等任务效果优秀卷积神经网络的参数共享可以减少模型的参数数量从而减少过拟合的风险可以使用GPU等硬件加速计算使得训练速度更快。
但是CNN也存在以下劣势
对于图像中的细节信息难以捕捉对于图像中的噪声和干扰比较敏感需要大量的数据集来进行训练否则会出现过拟合的现象。
5. 代码案例
下面我们来看一个基于CNN的手写数字识别的代码案例。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras# 加载手写数字数据集
mnist keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) mnist.load_data()# 对数据进行预处理
train_images train_images / 255.0
test_images test_images / 255.0# 构建卷积神经网络
model keras.Sequential([keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(28, 28, 1)),keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu),keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu),keras.layers.Flatten(),keras.layers.Dense(64, activationrelu),keras.layers.Dense(10, activationsoftmax)
])# 编译模型
model.compile(optimizeradam,losssparse_categorical_crossentropy,metrics[accuracy])# 训练模型
model.fit(train_images.reshape(-1, 28, 28, 1), train_labels, epochs5)# 评估模型
test_loss, test_acc model.evaluate(test_images.reshape(-1, 28, 28, 1), test_labels, verbose2)
print(\nTest accuracy:, test_acc)代码中使用了TensorFlow框架来构建卷积神经网络并使用手写数字数据集来进行训练和测试。卷积神经网络的结构包括了多个卷积层和池化层以及全连接层。在模型编译和训练之后我们对模型进行了评估计算出了模型的准确度。
参考文献
[1] LeCun, Y., Bengio, Y., Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. [2] Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 1097-1105. [3] Simonyan, K., Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556. [4] Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep learning (Vol. 1). MIT press. [5] Zhou, B., Khosla, A., Lapedriza, A., Oliva, A., Torralba, A. (2016). Learning deep features for discriminative localization. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2921-2929. ❤️觉得内容不错的话欢迎点赞收藏加关注后续会继续输入更多优质内容❤️有问题欢迎大家加关注私戳或者评论包括但不限于NLP算法相关linux学习相关读研读博相关......
