深度学习及其在计算机视觉领域中的应用

• 作者: 乔英汉 吴卫江 周晓明 李国和 洪云峰 郑艺峰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 深度学习 人工神经网络 卷积神经网络 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 3521-3529,3564
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0604

摘要

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;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;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未来研究的展望.