在當(dāng)今的科技領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究取得了令人矚目的進(jìn)展，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN）發(fā)揮著舉足輕重的作用。CNN作為一種專(zhuān)門(mén)為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等諸多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能。
實(shí)際上，對(duì)CNN的研究可以追溯到20世紀(jì)80年代。那個(gè)時(shí)候，科技發(fā)展水平遠(yuǎn)不如現(xiàn)在，計(jì)算機(jī)的算力也極為有限。然而，科學(xué)家們就已經(jīng)開(kāi)始探索CNN的奧秘。到了1998年，在計(jì)算機(jī)普遍算力相當(dāng)?shù)拖碌钠D難條件下，CNN取得了一項(xiàng)了不起的成就——成功地對(duì)120萬(wàn)張圖片進(jìn)行分類(lèi)處理，并且達(dá)到了當(dāng)時(shí)最高的準(zhǔn)確率。這一成果無(wú)疑為CNN后續(xù)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
我們都清楚，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類(lèi)大腦神經(jīng)元的人工網(wǎng)絡(luò)。而CNN特別之處在于，它模仿的是人類(lèi)大腦對(duì)視覺(jué)的反應(yīng)及處理方式?？梢哉f(shuō)，CNN包含了類(lèi)似人類(lèi)眼睛和大腦的兩個(gè)重要功能模塊。其中，輸入層就如同人類(lèi)的眼睛，主要負(fù)責(zé)接受視覺(jué)數(shù)據(jù)的輸入；而隱藏層則好比人類(lèi)的大腦，對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和分析。
在機(jī)器人系統(tǒng)里，CNN和RNN都扮演著至關(guān)重要的角色。CNN代表著機(jī)器人的眼睛和大腦視覺(jué)神經(jīng)，它能讓機(jī)器人“看”到周?chē)沫h(huán)境，并對(duì)看到的圖像進(jìn)行理解和分析。而RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）則代表了機(jī)器人的耳朵和大腦聽(tīng)覺(jué)神經(jīng)，使機(jī)器人能夠“聽(tīng)”懂聲音信息。由此可見(jiàn)，如果一個(gè)機(jī)器人沒(méi)有CNN和RNN，那它就如同僵尸或者一堆廢鐵，失去了感知和處理外界信息的能力。
CNN主要由以下5個(gè)層次組成，它們依次按順序緊密相連，每一層都接受上一層的輸出特征數(shù)據(jù)，并將處理后的數(shù)據(jù)提供給下一層。這五個(gè)層次分別是輸入層、卷積層、激勵(lì)層、池化層和全連接層。
輸入層：它的作用等同于人的眼睛，主要功能是接受視覺(jué)數(shù)據(jù)的輸入。當(dāng)我們向CNN輸入一張圖片時(shí)，輸入層就會(huì)將這張圖片的像素信息接收進(jìn)來(lái)，為后續(xù)的處理做好準(zhǔn)備。
卷積層：也被稱(chēng)為卷積計(jì)算層，它是特征提取的關(guān)鍵第一步。具體來(lái)說(shuō)，卷積層會(huì)把輸入的圖片劃分成n個(gè)小塊，每個(gè)小塊一般是3×3或5×5個(gè)像素點(diǎn)陣。然后，對(duì)每個(gè)小塊中的像素點(diǎn)的數(shù)值進(jìn)行相加的計(jì)算處理，從而得到一個(gè)值，這就是卷積計(jì)算的基本過(guò)程。在這里，n個(gè)小塊就相當(dāng)于n個(gè)神經(jīng)元，這些神經(jīng)元通過(guò)卷積計(jì)算的方法對(duì)輸入圖片的每個(gè)局部小塊進(jìn)行感知，接著把感知到的信息傳遞給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的下一層神經(jīng)元。
激勵(lì)層：激勵(lì)層通常放置在卷積層后面，其主要任務(wù)是將卷積層的輸出結(jié)果進(jìn)行一次非線性的映射。簡(jiǎn)單來(lái)講，就是根據(jù)權(quán)重參數(shù)對(duì)卷積層輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些變換處理，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的特征和模式。
池化層：池化層通常夾在卷積層之間，它主要負(fù)責(zé)對(duì)上層輸出的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、壓縮和歸一化處理。通過(guò)這樣的處理，可以節(jié)約內(nèi)存空間，并且能夠增加計(jì)算深度，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加高效地處理數(shù)據(jù)。
全連接層：全連接層位于CNN的尾部，它的主要功能是對(duì)前面每一層的輸出結(jié)果進(jìn)行匯總計(jì)算。然后，結(jié)合權(quán)重參數(shù)，最終得到我們所需要的結(jié)果，比如對(duì)圖片的分類(lèi)標(biāo)簽等。
