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CNN-深度学习-卷积神经网络.ppt

CNN

深度学习

卷积神经网络

人工智能

需积分: 50 1.9k 浏览量更新于2023-05-30 评论 3 收藏 2.86MB PPT 举报

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32页

人工智能，CNN（深度学习之卷积神经网络）的教学版PPT，讲解的很到位，非常具体，希望对各位有所帮助

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CNN 看懂世界



特征工程无法推广到图像问题



计算机如何表达像素之间的语义



卷积神经网络是一种擅长处理图像数据的神经网络

问题：

I.图像分类与目标定位

II.目标检测

III.视频目标检测

IV.场景分类 - 场景分割

一初识 CNN- 模型应用

2014

ILSVRC 大赛： Google 团队， 22 层网络

，取得 Top5 错误率： 6.67%

2015

ImageNet 大赛：微软团队， 152 层网络

， Top5 错误率： 4.94% （人 5.1% ）

2016

ImageNet 大赛：海康威视，场景分

类， mAP(mean average precision) ：

87.9%

一初识 CNN- 基本结构

CNN 网络架构：

如图所示，一个卷积神经网络由若干卷积层、 Pooling 层、全连接层组

成。你可以构建各种不同的卷积神经网络，它的常用架构模式为：

INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*K

也就是 N 个卷积层叠加，然后 ( 可选 ) 叠加一个 Pooling 层，重复这个结

构 M 次，最后叠加 K 个全连接层。

图 1 CNN 基本结构

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崔剑~剑鹰

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