《计算机应用研究》|Application Research of Computers

深度学习及其在计算机视觉领域中应用

Review of deep learning and ITS application in computer vision

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作者 李国和,乔英汉,吴卫江,郑艺峰,洪云峰,周晓明
机构 中国石油大学(北京) 石油数据挖掘北京市重点实验室;信息科学与工程学院;石大兆信数字身份管理与物联网技术研究院
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摘要 随着大数据时代的到来,深度学习利用多层次的模型结构,通过反向传播算法(BP算法)自动地从图像等复杂数据中进行多层次的、具有不同复杂度的特征提取,从而实现端到端的学习,在计算机视觉领域得到广泛应用。深度学习模型尤其是卷积模型网络结构更多层、更复杂,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和表达能力。首先回顾了计算视觉发展的历史,介绍了神经元、多层感知机和反向传播等人工神经网络的基本知识以及卷积神经网络的发展史及其卷积、池化等基本操作;然后讨论了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典卷积神经网络结构,并重点介绍了CapsNet;接着总结了卷积神经网络在图像分类、语义分割、目标检测以及图像生成等领域的研究进展;最后提出了卷积神经网络研究所面临的挑战以及对CapsNet未来研究展望。
关键词 深度学习;人工神经网络;卷积神经网络;计算机视觉
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61701213)
油气国家重点专项子课题(G-5800-08-ZS-WX)
中国石油大学(北京)克拉玛依校区科研启动基金资助项目(RCYJ2016B-03-001)
国家教育部产学合作协同育人项目(201702098015)
福建省教育厅中青年一般项目(JA15300)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-12-097.html
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中图分类号 TP183
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