深度学习与计算机视觉综述-ppt课件.pptx
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1、深度学习与计算机视觉综述胡玉针 170219 模式识别 施杰 170236 检测1ppt课件n本报告主要讲述在计算机视觉领域深度学习如何逐渐占据主流以及传统的识别算法的优缺点,较为详细的介绍了CNN卷积神经网络的架构,简单介绍了深度学习在视觉领域的应用范围。希望让大家了解这个领域的一些基本概念。水平有限,难免有错误的见解,希望不要误导大家。2ppt课件一概述 人工智能是人类一个非常美好的梦想,跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器,使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力,比如看见世界。 图灵在 1950 年的论文里,提出图灵测试的设想,即,隔墙对话,你将不知道与你谈话的,是人还是电
2、脑。这无疑给计算机,尤其是人工智能,预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了,人工智能的进展,远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们,心灰意冷,认为人工智能是忽悠,相关领域是伪科学。 50多年时间有无数科学家提出很多机器学习的算法,试图让计算机具有与人一样的智力水平,但直到2006年深度学习算法的成功,才带来了一丝解决的希望。3ppt课件二二众星捧月的深度学习众星捧月的深度学习 深度学习在很多学术领域,比非深度学习算法往往有20-30%成绩的提高。很多大公司也逐渐开始出手投资这种算法,并成立自己的深度学习团队,其中投入最大的就是谷歌,2008年6月披露了谷歌脑项目。2014年
3、1月谷歌收购DeepMind,然后2016年3月其开发的Alphago算法在围棋挑战赛中,战胜了韩国九段棋手李世石,证明深度学习设计出的算法可以战胜这个世界上最强的选手。4ppt课件 在硬件方面,Nvidia最开始做显示芯片,但从2006及2007年开始主推用GPU芯片进行通用计算,它特别适合深度学习中大量简单重复的计算量。目前很多人选择Nvidia的CUDA工具包进行深度学习软件的开发。 微软从2012年开始,利用深度学习进行机器翻译和中文语音合成工作,其人工智能小娜背后就是一套自然语言处理和语音识别的数据算法。 百度在2013年宣布成立百度研究院,其中最重要的就是百度深度学习研究所,当时招
4、募了著名科学家余凯博士。不过后来余凯离开百度,创立了另一家从事深度学习算法开发的公司地平线。 Facebook和Twitter也都各自进行了深度学习研究,其中前者携手纽约大学教授Yann Lecun,建立了自己的深度学习算法实验室;2015年10月,Facebook宣布开源其深度学习算法框架,即Torch框架。Twitter在2014年7月收购了Madbits,为用户提供高精度的图像检索服务。5ppt课件机器学习需要解决的问题?6ppt课件三三传统计算机视觉算法传统计算机视觉算法 特征感知图像预处理特征提取特征筛选推理预测与识别。中间的特征提取,特征筛选主要是人工选取特征:传统的计算机识别方法
5、把特征提取和分类器设计分开来做,然后在应用时再合在一起,比如如果输入是一个摩托车图像的话,首先要有一个特征表达或者特征提取的过程,然后把表达出来的特征放到学习算法中进行分类的学习。7ppt课件 最著名的SIFT算子,即所谓的对尺度旋转保持不变的算子。它被广泛地应用在图像比对,特别是所谓的structure from motion这些应用中,有一些成功的应用例子。另一个是HoG算子,它可以提取物体,比较鲁棒的物体边缘,在物体检测中扮演着重要的角色。 这些算子还包括Textons,Spin image,RIFT和GLOH,都是在深度学习诞生之前或者深度学习真正的流行起来之前,占领视觉算法的主流。8
6、ppt课件几个(半)成功例子几个(半)成功例子 一是八九十年代的指纹识别算法,它已经非常成熟,一般是在指纹的图案上面去寻找一些关键点,寻找具有特殊几何特征的点,然后把两个指纹的关键点进行比对,判断是否匹配。 然后是2001年基于Haar的人脸检测算法,在当时的硬件条件下已经能够达到实时人脸检测,我们现在所有手机相机里的人脸检测,都是基于它或者它的变种。 第三个是基于HoG特征的物体检测,它和所对应的SVM分类器组合起来的就是著名的DPM算法。DPM算法在物体检测上超过了所有的算法,取得了比较不错的成绩。9ppt课件人工选择特征存在的问题: 大量的经验,需要你对这个领域和数据特别了解 大量的调试
7、工作。说白了就是需要一点运气 另一个难点在于,你不只需要手工设计特征,还要在此基础上有一个比较合适的分类器算法。同时设计特征然后选择一个分类器,这两者合并达到最优的效果,几乎是不可能完成的任务。10ppt课件是否可以自动的选择特征? 即输入某一个模型的时候,输入只是图片,输出就是它自己的标签。比如输入一个明星的头像,出来的标签就是一个50维的向量(如果要在50个人里识别的话),其中对应明星的向量是1,其他的位置是0。11ppt课件人类又是怎么识别物体的?1981年诺贝尔医学生理学奖颁发给了David Hubel,一位神经生物学家。他的主要研究成果是发现了视觉系统信息处理机制,证明大脑的可视皮层
8、是分级的。他的贡献主要有两个,一是他认为人的视觉功能一个是抽象,人的视觉功能一个是抽象,一个是迭代一个是迭代。抽象就是把非常具体的形象的元素,即原始的光线像素等信息,抽象出来形成有意义的概念。这些有意义的概念又会往上迭代,变成更加抽象,人可以感知到的抽象概念。像素是没有抽象意义的,但人脑可以把这些像素连接成边缘,边缘相对像素来说就变成了比较抽象的概念;边缘进而形成球形,球形然后到气球,又是一个抽象的过程,大脑最终就知道看到的是一个气球。12ppt课件再谈如何识别摩托车? 看到图片中的摩托车,我们可能在脑子里就几微秒的时间,但是经过了大量的神经元抽象迭代。对计算机来说最开始看到的根本也不是摩托车
9、,而是RGB图像三个通道上不同的数字。 所谓的特征或者视觉特征,就是把这些数值给综合起来用统计或非统计的形式,把摩托车的部件或者整辆摩托车表现出来。深度学习的流行之前,大部深度学习的流行之前,大部分的设计图像特征就是基于此,即把一个区域内的像素级别的信息综合表现分的设计图像特征就是基于此,即把一个区域内的像素级别的信息综合表现出来,利于后面的分类学习。出来,利于后面的分类学习。 如果要完全模拟人脑,我们也要模拟抽象和递归迭代的过程如果要完全模拟人脑,我们也要模拟抽象和递归迭代的过程,把信息从最细琐的像素级别,抽象到“种类”的概念,让人能够接受。13ppt课件四四CNNCNN卷积神经网络卷积神经
10、网络1.1. 概述概述 典型的深度学习模型就是很深层的神经网络,包含多个隐含层,多隐层的神经网络很难直接使用BP算法进行直接训练,因为反向传播误差时往往会发散,很难收敛 CNN节省训练开销的方式是权权值值共享共享weight sharingweight sharing,让一组一组神经元使用相同的权值 主要用于图像识别图像识别领域14ppt课件2.2. 卷积(卷积(ConvolutionConvolution)特征提取)特征提取 卷积核(Convolution Kernel),也叫过滤器filter,由对应的权值W和偏置b体现 下图是3x3的卷积核在5x5的图像上做卷积的过程,就是矩阵做点乘点乘
11、之后的和 第i个隐含单元的输入就是: ,其中 就是与过滤器filter过滤到的图片 另外上图的步长stride为1,就是每个filter每次移动的距离15ppt课件卷积特征提取的原理 卷积特征提取利用了自然图像的统计平稳性,这一部分学习的特征也能用在另一部分上,所以对于这个图像上的所有位置,我们都能使用同样的学习特征。 当有多个filter时,我们就可以学到多个特征,例如:轮廓、颜色等 多个过滤器filter(卷积核)16ppt课件17ppt课件3.3. 池化(池化(PoolingPooling) 也叫做下采样下采样 Pooling过程 把提取之后的特征看做一个矩阵,并在这个矩阵上划分出几个不
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