第9章 深度卷积神经网络

深度学习之卷积神经网络经典模型介绍1. AlexNet(2012)论文来自“ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks”，在2012年ILSVRC（ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge）赢得了分类识别第一名的好成绩。

2012年也标志卷积神经网络在TOP 5测试错误率的元年，AlexNet的TOP 5错误率为15.4%。

AlexNet由5层卷积层、最大池化层、dropout层和3层全连接层组成，网络用于对1000个类别图像进行分类。

AlexNet主要内容1.在ImageNet数据集上训练网络，其中数据集超过22000个类，总共有大于1500万张注释的图像。

2.ReLU非线性激活函数（ReLU函数相对于tanh函数可以减少训练时间，时间上ReLU比传统tanh函数快几倍）。

3.使用数据增强技术包括图像转换，水平反射和补丁提取。

4.利用dropout方法解决过拟合问题。

5.使用批量随机梯度下降训练模型，使用特定的动量和权重衰减。

6.在两台GTX 580 GPU上训练了五至六天。

2. VGG Net（2014）2014年牛津大学学者Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 创建了一个新的卷积神经网络模型，19层卷积层，卷积核尺寸为3×3，步长为1，最大池化层尺寸为2×2，步长为2.VGG Net主要内容1.相对于AlexNet模型中卷积核尺寸11×11，VGG Net的卷积核为3×3。

作者的两个3×3的conv层相当于一个5×5的有效感受野。

这也就可以用较小的卷积核尺寸模拟更大尺寸的卷积核。

这样的好处是可以减少卷积核参数数量。

2.三个3×3的conv层拥有7×7的有效感受野。

卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。

它们分别适用于不同的数据类型和任务，能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。

一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据（如图像）的神经网络模型。

它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取，然后通过池化操作减小特征图的尺寸，最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。

卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。

1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。

卷积操作是指使用一个滤波器（也称为卷积核）在输入数据上进行滑动计算，得到对应位置的输出。

滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。

在图像处理中，卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。

卷积层一般会使用多个不同的滤波器，从而提取多个不同的特征。

1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样，从而减小特征图的尺寸。

常见的池化操作有最大池化和平均池化。

最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出，平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。

池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。

1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。

全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，输出一个标量值。

全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布，再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。

卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计，大大减少了模型参数的数量，同时也能够保留输入数据的局部结构特征。

这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。

二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据（如语音、文本）的神经网络模型。

深度卷积神经网络的原理与应用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）是一种在计算机视觉领域取得巨大成功的深度学习模型。

它通过模拟人脑视觉系统的工作原理，能够对图像进行高效的特征提取和分类。

本文将介绍DCNN的原理、结构和应用，并探讨其在计算机视觉领域的前沿研究。

一、DCNN的原理DCNN的核心思想是模拟人脑视觉系统中的神经元活动。

人脑视觉系统通过多层次的神经元网络对图像进行处理，从低级特征（如边缘、纹理）逐渐提取到高级特征（如形状、物体）。

DCNN也采用了类似的层次结构，通过多层卷积和池化层对图像进行特征提取，再通过全连接层进行分类。

具体来说，DCNN的核心组件是卷积层。

卷积层通过一系列的卷积核对输入图像进行卷积操作，提取图像的局部特征。

每个卷积核对应一个特定的特征，如边缘、纹理等。

卷积操作可以有效地减少参数数量，提高计算效率。

此外，卷积层还通过非线性激活函数（如ReLU）引入非线性，增加模型的表达能力。

为了减小特征图的尺寸，DCNN还引入了池化层。

池化层通过对特征图进行降采样，保留重要的特征同时减小计算量。

常用的池化操作有最大池化和平均池化。

通过多次卷积和池化操作，DCNN可以逐渐提取出图像的高级特征。

二、DCNN的结构DCNN的结构通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。

其中，卷积层和池化层用于特征提取，全连接层用于分类。

除了这些基本组件，DCNN还可以引入一些额外的结构来提高性能。

一种常见的结构是残差连接（Residual Connection）。

残差连接通过跳过卷积层的部分输出，将输入直接与输出相加，从而解决了深层网络训练困难的问题。

这种结构能够有效地减少梯度消失和梯度爆炸，加速网络收敛。

另一种常见的结构是注意力机制（Attention Mechanism）。

注意力机制通过给予不同特征不同的权重，使网络能够更加关注重要的特征。

这种结构在处理复杂场景或多目标识别时能够提升模型的性能。

【机器学习基础】卷积神经⽹络（CNN）基础最近⼏天陆续补充了⼀些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进⾏整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进⾏总结。

卷积神经⽹络的基本原理 前⾯对全连接神经⽹络和深度学习进⾏了简要的介绍，这⼀节主要对卷积神经⽹络的基本原理进⾏学习和总结。

所谓卷积，就是通过⼀种数学变换的⽅式来对特征进⾏提取，通常⽤于图⽚识别中。

既然全连接的神经⽹络可以⽤于图⽚识别，那么为什么还要⽤卷积神经⽹络呢？（1）⾸先来看下⾯⼀张图⽚： 在这个图⽚当中，鸟嘴是⼀个很明显的特征，当我们做图像识别时，当识别到有“鸟嘴”这样的特征时，可以具有很⾼的确定性认为图⽚是⼀个鸟类。

那么，在提取特征的过程中，有时就没有必要去看完整张图⽚，只需要⼀⼩部分就能识别出⼀定具有代表的特征。

因此，使⽤卷积就可以使某⼀个特定的神经元（在这⾥，这个神经元可能就是⽤来识别“鸟嘴”的）仅仅处理带有该特征的部分图⽚就可以了，⽽不必去看整张图⽚。

那么这样就会使得这个神经元具有更少的参数（因为不⽤再跟图⽚的每⼀维输⼊都连接起来）。

（2）再来看下⾯⼀组图⽚：上⾯两张图⽚都是鸟类，⽽不同的是，两只鸟的“鸟嘴”的位置不同，但在普通的神经⽹络中，需要有两个神经元，⼀个去识别左上⾓的“鸟嘴”，另⼀个去识别中间的“鸟嘴”： 但其实这两个“鸟嘴”的形状是⼀样的，这样相当于上⾯两个神经元是在做同⼀件事情。

⽽在卷积神经⽹络中，这两个神经元可以共⽤⼀套参数，⽤来做同⼀件事情。

（3）对样本进⾏⼦采样，往往不会影响图⽚的识别。

如下⾯⼀张图： 假设把⼀张图⽚当做⼀个矩阵的话，取矩阵的奇数⾏和奇数列，可看做是对图⽚的⼀种缩放，⽽这种缩放往往不会影响识别效果。

卷积神经⽹络中就可以对图⽚进⾏缩放，是图⽚变⼩，从⽽减少模型的参数。

卷积神经⽹络的基本结构如图所⽰： 从右到左，输⼊⼀张图⽚→卷积层→max pooling（池化层）→卷积层→max pooling（池化层）→......→展开→全连接神经⽹络→输出。

近年来，随着深度学习（Deep Learning）技术的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在目标检测、人脸识别等机器视觉领域广泛应用。

由于CNN的算法复杂度对运行平台的计算要求较卷积神经网络SIP微系统实现吕浩1，2，张盛兵1，王佳1，刘硕2，景德胜21.西北工业大学计算机学院，西安7100722.中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，西安710065摘要：近年来，微电子技术进入到纳电子/集成微系统时代，SIP（System in Package）和SOC（System on Chip）是微系统实现的两种重要技术途径；基于神经网络的深度学习技术在图形图像、计算机视觉和目标识别等方面得以广泛应用。

卷积神经网络的深度学习技术在嵌入式平台的小型化、微型化是一项重要研究领域。

如何将神经网络轻量化和微系统相结合，达到性能、体积和功耗的最优化平衡是一难点。

介绍了一款将SIP技术和基于FPGA的卷积神经网络相结合的微系统实现方案，它以Zynq SOC和FLASH、DDR3存储器为主要组成，利用SIP高密度系统封装技术进行集成，在其中的PL端（FPGA）采用HLS来设计CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）中的卷积层和池化层，生成IP核，分时复用构建微系统，设计实现了Micro_VGGNet轻量化模型。

测试采用MNIST手写数字数据集作为训练和测试样本，该微系统能够实准确识别手写数字，准确率达到98.1%。

体积仅为30mm×30mm×1.2mm，在100MHz工作频率下，图像处理速度可达到20.65FPS，功耗仅为2.1W，实现了轻量化神经网络微系统的多目标平衡（性能、体积和功耗）。

关键词：微系统；系统级封装（SIP）；卷积神经网络（CNN）；数字识别文献标志码：A中图分类号：TP368.2doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0011Implementation of Convolutional Neural Network SIP MicrosystemLYU Hao1，2,ZHANG Shengbing1,WANG Jia1,LIU Shuo2,JING Desheng21.School of Computer Science and Engineering,Northwestern Polytechnical University,Xi’an710072,China2.Xi’an Aeronautics Computing Technique Research Institute,Aviation Industry Corporation of China,Xi’an710065,ChinaAbstract：In recent years,microelectronics technology has entered the era of nanoelectronics/integrated microsystems. SIP（System in Package）and SOC（System on Chip）are two important technical approaches for the realization of micro-systems.Deep learning technology based on neural network is widely used in computer vision and target recognition areas.How to combine lightweight neural network with micro system to achieve the optimal balance of performance, volume and power consumption is a difficult problem.The miniaturization of embedded platforms for deep learning technology of convolutional neural networks is an important research field.This article introduces a microsystem imple-mentation scheme that combines SIP technology and FPGA-based convolutional neural network.It uses Zynq SOC, FLASH,and DDR3memory as the main components,and uses SIP high-density system packaging technology for integra-tion.The PL end（FPGA）uses HLS to design the convolutional layer and pooling layer in CNN（Convolutional Neural Network）,generate IP cores,and time-multiplex to build a micro system.Micro_VGGNet lightweight model is designed and implemented.The test uses the MNIST handwritten digit data set as training and test samples.The microsystem can accurately recognize handwritten digits with an accuracy rate of98.1%.The volume is only30mm×30mm×1.2mm,and the image processing speed can reach20.65FPS at a working frequency of100MHz.The power consumption is only 2.1W.The multi-objective balance（performance,volume and power consumption）of lightweight neural network micro-system is realized.Key words：microsystem;System in Package（SIP）;Convolutional Neural Network（CNN）;digit recognition基金项目：国家自然科学基金重点项目（11835008）。

深度学习中的卷积神经网络深度学习作为一项涉及模式识别、自然语言处理等各种领域的技术，近年来越来越受到关注。

在深度学习算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）被广泛应用于图像识别、人脸识别、语音识别等领域，其出色的处理能力备受业界赞赏。

卷积神经网络的概念和发展卷积神经网络是一种用于图像、语音等自然信号处理的深度神经网络，于1980年代初在心理学、生物学以及神经学等领域内开始得到关注，主要是用来模仿生物神经系统中的视觉感知机制。

1998年，科学家Yann LeCun基于卷积神经网络提出了一个手写数字识别系统——LeNet，该系统主要应用于美国邮政部门的手写数字识别。

这个系统在当时的手写数字识别领域中取得了很大的成功，证明了卷积神经网络在图像处理领域的应用潜力。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，以及算力和数据的快速增长，卷积神经网络得到了快速发展。

在图像识别和视觉研究领域，卷积神经网络取得了很大的成功。

2012年，Hinton等学者提出的AlexNet模型利用多层卷积神经网络对图像进行了分类，取得了ImageNet图像识别比赛冠军，大大提高了卷积神经网络在图像识别领域的应用价值，在业界掀起了一股深度学习的浪潮。

卷积神经网络的结构和特点卷积神经网络与传统神经网络的最大区别在于其采用了特殊的卷积层结构，并通过卷积核来共享参数，从而大大减少了模型的参数数量。

卷积神经网络的基本结构包含了卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器。

卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络中最重要的结构，其主要功能是提取输入信号的局部特征。

卷积层通过在输入信号上滑动卷积核的方式来提取特征，卷积核由一组可训练的权重和一个偏置项构成。

卷积层会对特征图进行下采样，从而得到更多特征，进而提高模型的表现能力。

池化层（Pooling Layer）用于降维和特征提取，可以减少卷积层的矩阵运算量，并防止过拟合。

卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解卷积神经网络（CNN，有时被称为ConvNet）是很吸引人的。

在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。

CNN 由许多神经网络层组成。

卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。

网络中每个滤波器的深度从左到右增加。

最后通常由一个或多个全连接的层组成：图1 卷积神经网络的一个例子Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。

让我们一起看一下。

局部感受野如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。

然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。

这个单隐藏层神经元代表一个局部感受野。

请注意，此操作名为“卷积”，此类网络也因此而得名。

当然，可以通过重叠的子矩阵来编码更多的信息。

例如，假设每个子矩阵的大小是5×5，并且将这些子矩阵应用到28×28 像素的MNIST 图像。

然后，就能够在下一隐藏层中生成23×23 的局部感受野。

事实上，在触及图像的边界之前，只需要滑动子矩阵23 个位置。

定义从一层到另一层的特征图。

当然，可以有多个独立从每个隐藏层学习的特征映射。

例如，可以从28×28 输入神经元开始处理MNIST 图像，然后（还是以5×5 的步幅）在下一个隐藏层中得到每个大小为23×23 的神经元的k 个特征图。

共享权重和偏置假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力。

一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重和偏置。

通过这种方式，每层将从图像中学习到独立于位置信息的潜在特征。

理解卷积的一个简单方法是考虑作用于矩阵的滑动窗函数。

在下面的例子中，给定输入矩阵I 和核K，得到卷积输出。

将3×3 核K（有时称为滤波器或特征检测器）与输入矩阵逐元素地相乘以得到输出卷积矩阵中的一个元素。

通俗理解卷积神经⽹络1 前⾔2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“”⾮常⽕，很多⼈都对其抱有巨⼤的热情。

当我2013年再次来到北京时，有⼀个词似乎⽐“机器学习”更⽕，那就是“深度学习”。

本博客内写过⼀些机器学习相关的⽂章，但上⼀篇技术⽂章“LDA主题模型”还是写于2014年11⽉份，毕竟⾃2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我⼀直想再写点技术性⽂章但每每恨时间抽不开。

然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，⽿濡⽬染中，总会顺带学习学习。

我虽不参与讲任何课程（公司的所有在线课程都是由⽬前讲师团队的17位讲师讲），但依然可以⽤最最⼩⽩的⽅式把⼀些初看复杂的东西抽丝剥茧的通俗写出来。

这算重写技术博客的价值所在。

在dl中，有⼀个很重要的概念，就是卷积神经⽹络CNN，基本是⼊门dl必须搞懂的东西。

本⽂基本根据斯坦福的机器学习公开课、cs231n、与七⽉在线寒⽼师讲的5⽉dl班第4次课CNN与常⽤框架视频所写，是⼀篇课程笔记。

本只是想把重点放在其卷积计算具体是怎么计算怎么操作的，但后⾯不断补充，故写成了关于卷积神经⽹络的通俗导论性的⽂章。

有何问题，欢迎不吝指正。

2 ⼈⼯神经⽹络2.1 神经元神经⽹络由⼤量的节点（或称“神经元”、“单元”）和相互连接⽽成。

每个神经元接受输⼊的线性组合，进⾏⾮线性变换（亦称激活函数activation function）后输出。

每两个节点之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。

不同的权重和激活函数，则会导致神经⽹络不同的输出。

举个⼿写识别的例⼦，给定⼀个未知数字，让神经⽹络识别是什么数字。

此时的神经⽹络的输⼊由⼀组被输⼊图像的像素所激活的输⼊神经元所定义。

在通过激活函数进⾏⾮线性变换后，神经元被激活然后被传递到其他神经元。

重复这⼀过程，直到最后⼀个输出神经元被激活。

从⽽识别当前数字是什么字。

神经⽹络的每个神经元/单元如下类似wx + b的形式，其中a1~an为输⼊向量，当然，也常⽤x1~xn表⽰输⼊w1~wn为权重b为偏置biasf 为激活函数t 为输出如果只是上⾯这样⼀说，估计以前没接触过的⼗有⼋九⼜必定迷糊了。

卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。

1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。

现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。

Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。

他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。

随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。

在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。

类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。

它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。

然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。

因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。

深度卷积神经网络深度卷积神经网络（DCNN）是一种用于图像处理和模式识别的重要技术。

它在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成功。

本文将介绍深度卷积神经网络的基本原理、架构和训练方法。

深度卷积神经网络是基于神经网络的一种特殊结构，主要由多层卷积层、池化层和全连接层组成。

其中，卷积层通过一系列卷积核对输入进行特征提取，池化层用于降低特征图的空间尺寸，全连接层则用于将特征图映射到最终的输出类别或结果。

首先，我们来看一下卷积操作。

卷积操作是深度卷积神经网络中最重要的组成部分之一。

它通过卷积核与输入特征图进行卷积运算，从而提取出特征信息。

卷积操作可以有效地减少神经网络中的参数数量，从而降低计算复杂度，并且能够保留输入数据的空间结构。

在深度卷积神经网络中，通常会使用多个卷积层进行特征提取。

每个卷积层可以使用不同的卷积核进行特征提取，从而得到不同尺寸和形状的特征图。

随着网络的深度增加，卷积层逐渐增加，可以提取更加抽象和高级的特征。

另外一个重要的组件是池化层。

池化层用于对特征图进行下采样，降低特征图的空间尺寸。

常见的池化操作包括最大池化和平均池化。

池化操作可以减少特征图的大小，减少计算量，并且可以提升模型的鲁棒性和泛化性能。

在深度卷积神经网络的末尾，通常会添加全连接层。

全连接层起到将特征图映射到最终输出类别或结果的作用。

全连接层通常是一个多层感知机，其输出为最终的分类结果。

除了上述基本组件外，深度卷积神经网络还包括正则化和激活函数等组件。

正则化用于防止过拟合现象的发生，包括L1正则化和L2正则化等方法。

激活函数用于引入非线性，从而增加网络的表达能力。

常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。

深度卷积神经网络的训练通常使用梯度下降的方法。

先通过前向传播计算出网络的输出，然后通过反向传播计算网络中的梯度。

通过调整网络中的参数，使得网络输出与真实标签尽可能地接近。

为了提高训练速度和性能，通常会使用一些技巧，如批量归一化、dropout等。

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述卢宏涛;张秦川【摘要】随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力.使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩.本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作.然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍.最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)001【总页数】17页(P1-17)【关键词】深度学习;卷积神经网络;图像识别;目标检测;计算机视觉【作者】卢宏涛;张秦川【作者单位】上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TP391图像识别是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是计算机视觉领域的一个主要研究方向，在以图像为主体的智能化数据采集与处理中具有十分重要的作用和影响。

使用图像识别技术能够有效地处理特定目标物体的检测和识别(如人脸、手写字符或是商品)、图像的分类标注以及主观图像质量评估等问题。

目前图像识别技术在图像搜索、商品推荐、用户行为分析以及人脸识别等互联网应用产品中具有巨大的商业市场和良好的应用前景，同时在智能机器人、无人自动驾驶和无人机等高新科技产业以及生物学、医学和地质学等众多学科领域具有广阔的应用前景。