图像理解中的卷积神经网络
近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注。特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮。本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用。首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用。
卷积神经网络、图像理解、深度学习、图像分类、物体检测
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TP3;TP1
国家自然科学基金61402040,61473276;中国科学院青年创新促进会资助Supported by National Natural Science Foundation of China61402040,61473276;Youth Innovation Promotion Associ-ation, Chinese Academy of Sciences
2016-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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