卷積神經(jīng)網(wǎng)絡如何進行圖像識別？可見這是更高級的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的問題！有些專業(yè)知識需要特別說明。首先，我們需要知道什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？下面是我在網(wǎng)上搜索整理的一些粗淺的知識！卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是一種具有

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡如何進行圖像識別？

可見這是更高級的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的問題！有些專業(yè)知識需要特別說明。

首先，我們需要知道什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？下面是我在網(wǎng)上搜索整理的一些粗淺的知識！

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是一種具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，包含卷積計算，是深度學習的代表性算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有表示學習的能力，可以根據(jù)其層次結(jié)構(gòu)對輸入信息進行平移不變的分類，因此也被稱為 "平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡 "。具體解釋可以自己搜索。

那么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是如何實現(xiàn)圖像識別的呢？他有幾個臺階。

1、圖像識別數(shù)據(jù)收集

MNIST手寫識別數(shù)據(jù)集的求解是一個相對簡單的問題，但是對于更復雜的類別，可以使用CIFAR數(shù)據(jù)集。例如，CIFAR10數(shù)據(jù)集收集了來自10個不同類別的60，000張圖片，每張圖片的像素為32x32，如下所示。

CIFAR10數(shù)據(jù)集類似于MNIST，每張圖片的大小是固定的，每張圖片只包含一個類別。不同的是CIFAR10中的圖片都是彩色的，分類難度比MNIST高，人工標注的正確率在94%左右。

在現(xiàn)實生活中，圖片的格式并不總是一成不變的，種類遠不止10種。每張圖片還包含多個元素，所以需要更強大的數(shù)據(jù)集。由斯坦福大學的李菲菲開發(fā)的ImageNet擁有近1500萬張圖片，這些圖片與大約2萬個類別相關(guān)。

ImageNet每年都會舉辦圖像識別大賽ILSVRC(現(xiàn)已關(guān)閉)，每年比賽都會提供不同的數(shù)據(jù)集。下圖是Imag

倍積運算？

卷積運算是指從圖像的左上角打開一個與模板大小相同的活動窗口。將窗口圖像和模板像素進行相應的相乘和相加，用計算結(jié)果代替窗口中心像素的亮度值。然后，活動窗口向右移動一列，并執(zhí)行相同的操作。以此類推，從左到右，從上到下，可以得到一個新的圖像。

空間濾波:是一種基于像素和相鄰像素的空間關(guān)系，通過卷積運算實現(xiàn)圖像濾波的方法。頻域中的:濾波對圖像執(zhí)行傅立葉變換。