"计算机视觉深度学习入门五讲:结构篇.pdf"
在计算机视觉领域,深度学习已经成为主流技术,尤其是在图像识别、目标检测、图像分割等方面取得了显著成果。本资源主要探讨了深度学习在计算机视觉中的应用,特别是关注模型的结构设计。以下是其中涵盖的关键知识点:
1. **深度学习模型的结构**:深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN),是计算机视觉的核心。CNN的结构通常由多个层组成,包括卷积层、池化层、全连接层等,这些层通过前向传播进行特征提取和学习。
2. **可微/可BP部分:Backbones**:Backbones指的是深度学习模型的基础架构,如VGG、ResNet、Inception系列等。它们提供了一种有效提取图像特征的方式,并且可以在不同任务中通过微调来适应。
3. **特征的组织与重构**:CNN的卷积层通过不同大小的滤波器(如3x3、1x1)进行特征提取,以捕捉图像的不同模式。1x1卷积常用于降低计算复杂性和通道间的信息融合。
4. **模型的简与繁:Blocks 和 Units**:Blocks和Units是CNN模型中常见的模块化设计,例如ResNet中的残差块,允许网络更深但保持训练的稳定性。这些模块可以重复使用,构建出复杂的网络结构。
5. **特征融合**:在CNN中,特征融合是结合不同层次或不同类型的特征以增强模型表现的方法。这包括加法、乘法、拼接和二阶融合等策略,如Inception系列网络中的并行结构。
6. **CNN压缩**:为了提高模型效率和部署便利性,通常会进行模型压缩,如降低精度(FP32到FP16或INT8)、模型量化以及剪枝等。
7. **卷积操作的多样性**:除了传统的3x3卷积,还有如1x3、1x5、1x7等不对称卷积,这些在某些情况下可以捕获更丰富的空间信息。
8. **残差连接**:Residual Units(残差块)是ResNet的核心,它允许信息直接从输入层传递到输出层,解决了深度网络中的梯度消失问题,增强了模型的训练效果。
9. **Inception系列**:GoogleNet、InceptionV3、V4以及Inception-ResNet.v2等模型引入了多尺度并行处理,通过不同大小的卷积核同时捕获不同尺度的特征,提升了模型性能。
10. **注意力机制**:注意力机制(Attention)在CNN中用于突出图像中重要的部分,通过F1(x)*F2(x)的形式实现加权融合,提高模型对关键信息的敏感度。
11. **融合手段**:融合特征是提升模型性能的重要方法,包括分组(Grouping)、残差连接(Residual)、注意力机制(Attention)以及特征的拼接(Concatenation)等。
这些知识点构成了深度学习在计算机视觉中的基础,理解和掌握这些概念对于初学者来说至关重要,也是进一步研究和开发新模型的前提。