深度學習-cdd視覺檢測設備

背景介紹：深度學習是近年來cdd視覺檢測研究的熱門話題。深度學習的靈感來自神經(jīng)學，模擬人腦的認知和表達過程，并通過低級信號到高級特征的功能映射，構建學習數(shù)據(jù)中隱式關系的邏輯層次模型。與一般的淺層機器學習方法相比，深度學習具有多隱層結構，更適合大數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的圖像處理只是處理單個或幾個數(shù)字圖像。在當今信息爆炸的時代，圖像處理涉及更多的視頻分析（圖像流），每個圖像可能有幾個具有100,000像素，一個光學圖像篩選機和一個包含數(shù)百或數(shù)千個圖像的多幀視頻，數(shù)據(jù)量與其他行業(yè)的“大數(shù)據(jù)”相當。傳統(tǒng)的圖像對象分類和檢測算法和策略難以滿足圖像視頻大數(shù)據(jù)在處理效率，性能和智能方面的要求。深度學習通過模擬類似于人類大腦的層次結構來建立從低級信號到高級語義的映射，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分層表示，具有強大的視覺信息處理能力。因此，在機器視覺領域，深度學習的代表 - 體積卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）被廣泛使用。

在20世紀60年代，當Hubel和Wiesel研究貓的大腦皮層神經(jīng)元的局部敏感和定向選擇時，他們發(fā)現(xiàn)它們獨特的網(wǎng)絡結構可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜性，然后提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN） ）。如今，CNN已成為許多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域。由于網(wǎng)絡避免了復雜的圖像預處理，因此可以直接輸入原始圖像，因此得到了廣泛的應用。實質上，CNN是一種多層的Hubel-Wiesel結構，通過模仿細胞視覺信息的處理來構建。

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