深度学习及其在计算机视觉领域中的应用

• 作 者: 李国和 乔英汉 吴卫江 郑艺峰 洪云峰 周晓明
• 机 构: 中国石油大学（北京）石油数据挖掘北京市重点实验室,中国石油大学（北京）信息科学与工程学院,石大兆信数字身份管理与物联网技术研究院
• 出 处: 计算机应用研究
• 发表日期: 2019年12期
• 关键词: 深度学习 人工神经网络 卷积神经网络 计算机视觉
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61701213);油气国家重点专项子课题(G-5800-08-ZS-WX);中国石油大学(北京)克拉玛依校区科研启动基金资助项目(RCYJ2016B-03-001);国家教育部产学合作协同育人项目(201702098015);福建省教育厅中青年一般项目(JA15300)

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Alex Net、VGGNet、Goog Le Net和Res Net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。