关于深度卷积神经网络在计算机视觉中应用的研究综述_卢宏涛.pdf

简介：
本文为卢宏涛撰写的文章，是一篇关于深度卷积神经网络在计算机视觉领域应用的研究综述。文章全面回顾并分析了近年来该领域的研究成果与发展趋势。 随着大数据时代的到来，深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）因其包含更多隐层而具有更为复杂的结构，在特征学习与表达能力上超越了传统的机器学习方法。自被提出以来，通过深度学习算法训练的CNN模型在计算机视觉领域的多项大规模识别任务中取得了显著的成功。 本段落首先简要回顾了深度学习和卷积神经网络的发展历程，并概述了其基本架构、卷积操作以及池化过程。随后，文章详细探讨了基于深度学习技术的CNN模型在其广泛的应用领域——如图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割及人脸识别等方面的研究现状与未来趋势，主要从典型的网络设计方法、训练策略和性能评估三个方面进行阐述。 最后，本段落简要总结并讨论了一些当前研究中遇到的问题，并展望了该领域的潜在发展方向。