卷积神经网络（CNN）：如何高效的识别图像？

在神经网络的基础上，卷积神经网络（CNN）是如何完成图像识别任务的？本文介绍了其相关基本原理，一起来看看吧。

上文介绍了神经网络的基础概念，今天我们在神经网络的基础上，看看卷积神经网络（CNN）是如何完成图像识别任务的。

一、图像识别的痛点问题

在CNN出现之前，图像识别有两个大难题：

图像需要处理的数据量太大：图片是由像素构成的，每个像素又由颜色（R、G、B三个数值）构成，用720p的手机摄像头随便拍张照片，就是1280*720*3=276.48万个参数，计算量无疑是巨大的。图片内容多变，导致准确率不高：如果对同一物体做翻转、位置变换等处理，使物体以不同的姿态显示在图片中，虽然物体本身并没有太大变化，但却大大提升了图片识别的难度。

而CNN可以有效的解决这两个问题，它不仅可以大幅减少参数数量，降低复杂度；还可以使用类似视觉处理的方式保留图像特征，即使图像翻转、移动，也可以进行有效的识别。

二、人类的视觉原理

要理解CNN的原理，需要先了解人类的视觉原理。

人类判断物体的大致过程：眼睛看到物体（瞳孔摄入像素），然后发现物体的边缘和方向（初步处理），接着判断物体的形状（抽象）、最后根据形状判定是什么物体（进一步抽象）。

我们可以发现，上述过程其实就是一个神经网络，低层级负责识别图像基础特征，多个基础特征整合后变成上一层的特征，逐层处理，最终在顶层判断出是什么物体。

这就是CNN的基础思路。

三、CNN的基本原理

CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成，它们各自的作用如下：

卷积层（Convolutional Layer）：卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层（Pooling Layer）：池化层负责大幅降低参数量级，在保留重要特征信息的同时，降低计算复杂度。全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层类似传统神经网络的作用，根据卷积层和池化层处理过的数据，计算出最终的结果。

我们先来看看卷积层，卷积层提取局部特征的过程，和人类视觉的提取特征类似，如下图所示：



图中的黄色部分是一个滤波器（Filter），我们称它为“卷积核”，它是一个小的矩阵。

卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作，卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘，然后将所有乘积结果相加，得到卷积操作的输出结果。

不同的卷积核可以捕捉到不同的特征，例如边缘、纹理、形状等。

在训练过程中，卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数，使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。

因为卷积核比较小，即便我们做完了卷积处理，图像依然很大，这时候需要池化层来对数据进行降维操作：



池化层通过对输入数据的局部区域进行汇聚操作，例如最大池化或平均池化，来减少特征图的大小。

比如原图是20*20，我们用一个10*10的采样窗口对原图进行下采样，最终可以将原图下采样为一个2*2的小图。

这个操作其实就是降低图片的像素，从高清图变成模糊图，这样既保留了主要特征信息，还有效的过滤掉了图片中的干扰信息，减少了向下一阶段传递的数据量。

池化层可以更有效的降低数据维度，大大减少参数和运算量，同时还可以避免过拟合现象的发生。

卷积层和池化层提取出的特征，输入到全连接层进行训练和学习，由于大大减少了参数量，丢弃了干扰特征，使得训练成本和复杂度大大降低。

四、应用场景

CNN在计算机视觉领域有广泛的应用，以下是一些CNN的应用场景：

图像分类：可以将图像分为不同的类别，如识别手写数字、识别动物、识别物体等。目标检测：可以在图像中定位和识别多个目标。这在自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域有重要应用。图像分割：可以用于图像分割，即将图像中的每个像素分配到不同的类别。这在医学图像分析、自然语言处理等领域有广泛应用。图像生成：可以用于图像生成，例如生成逼真的图像、图像风格转换、图像超分辨率等。视频分析：可以用于视频分析，例如动作识别、行为识别、视频内容理解等。医学图像分析：可以用于医学图像分析，例如病理图像识别、肺部结节检测、疾病预测等。

五、优缺点

CNN的优点：

局部感知性：CNN通过卷积操作可以捕捉输入数据的局部空间关系，能够有效地提取图像、语音等数据中的局部特征。参数共享：CNN中的卷积核在整个输入数据上共享参数，这样可以大大减少网络的参数数量，降低过拟合的风险，并提高模型的训练效率。平移不变性：CNN具有平移不变性，即对输入数据的平移操作不会改变网络的输出。这使得CNN在处理图像等数据时具有一定的鲁棒性。多层次的特征学习：CNN通过堆叠多个卷积层和池化层，可以逐层地学习更加抽象和高级的特征表示，从而提高模型的表达能力。并行计算：CNN中的卷积操作可以并行计算，适合在GPU等硬件上进行高效的计算，加速模型的训练和推理过程。

CNN的缺点：

数据需求量大：CNN通常需要大量的标注数据来训练模型，特别是在复杂任务和大规模数据集上，需要更多的数据来获得良好的性能。计算资源要求高：由于CNN模型的复杂性，训练和推理过程需要大量的计算资源，特别是在深层网络和大规模数据上。可解释性较差：由于CNN的复杂结构和参数共享机制，模型的决策过程不太容易解释和理解，这在一些应用场景中可能会受到限制。对输入数据的变形敏感：CNN对输入数据的变形、旋转等变化较为敏感，这可能导致模型在处理具有变形或扭曲的图像时性能下降。

六、总结

本文介绍了CNN的基本原理和应用场景，CNN非常适合处理图像类任务，在很多领域都有广泛的应用。

下篇文章，我们会介绍循环神经网络（RNN），还会简单介绍它的优化算法，敬请期待。

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