本文将介绍深度学习在图像识别领域的基础知识，包括基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
- 卷积神经网络 (CNN): CNN 是图像识别领域中应用最广泛的神经网络架构。
- 深度学习: 深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络结构和功能，使计算机能够自动从数据中学习特征。
常用算法
- LeNet: 由 Yann LeCun 等人提出的第一个用于手写数字识别的卷积神经网络。
- AlexNet: 在 ImageNet 图像识别竞赛中取得了突破性成绩的卷积神经网络。
- VGG: 以其深度和宽度著称的卷积神经网络。
- ResNet: 通过残差连接解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。
应用场景
- 人脸识别: 通过深度学习技术实现人脸检测、人脸识别和人脸属性分析等功能。
- 物体识别: 在图像中识别和分类各种物体，如车辆、动物、植物等。
- 图像分割: 将图像分割成不同的区域，如前景和背景、道路和车辆等。
拓展阅读
深度学习图像识别示例