深度学习-cdd视觉检测设备

背景介绍：深度学习是近年来cdd视觉检测研究的热门话题。深度学习的灵感来自神经学，模拟人脑的认知和表达过程，并通过低级信号到高级特征的功能映射，构建学习数据中隐式关系的逻辑层次模型。与一般的浅层机器学习方法相比，深度学习具有多隐层结构，更适合大数据。

传统的图像处理只是处理单个或几个数字图像。在当今信息爆炸的时代，图像处理涉及更多的视频分析（图像流），每个图像可能有几个具有100,000像素，一个光学图像筛选机和一个包含数百或数千个图像的多帧视频，数据量与其他行业的“大数据”相当。传统的图像对象分类和检测算法和策略难以满足图像视频大数据在处理效率，性能和智能方面的要求。深度学习通过模拟类似于人类大脑的层次结构来建立从低级信号到高级语义的映射，以实现数据的分层表示，具有强大的视觉信息处理能力。因此，在机器视觉领域，深度学习的代表 - 体积卷积神经网络（CNN）被广泛使用。

在20世纪60年代，当Hubel和Wiesel研究猫的大脑皮层神经元的局部敏感和定向选择时，他们发现它们独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，然后提出卷积神经网络（CNN） ）。如今，CNN已成为许多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域。由于网络避免了复杂的图像预处理，因此可以直接输入原始图像，因此得到了广泛的应用。实质上，CNN是一种多层的Hubel-Wiesel结构，通过模仿细胞视觉信息的处理来构建。

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