圖像需要處理的數據量太大，導致成本高，效率低。
圖像數字化過程中很難保持原始特征，導致圖像處理精度低。
我們來詳細解釋壹下這兩個問題:
圖像由像素組成，每個像素由顏色組成。
現在任何壹張圖片都是1000×1000像素以上，每個像素都有RGB 3參數來表示顏色信息。
如果我們處理壹張1000×1000像素的圖片，需要處理300萬個參數！
1000×1000×3=3,000,000
這麽大的數據量，處理起來非常耗費資源，而這只是壹張不算太大的圖！
卷積神經網絡CNN解決的第壹個問題是“簡化復雜問題”，將大量的參數縮減為少數幾個參數，然後進行處理。
更重要的是，在大多數場景下，降維不會影響結果。比如壹張1000像素的圖片縮小到200像素，不影響肉眼識別圖片是貓還是狗，機器也會識別。
讓我們簡化數字化圖片的傳統方式，它類似於下面所示的過程:
如果壹個圓是1，沒有壹個圓是0，那麽圓的不同位置會產生完全不同的數據表達式。但從視覺上看，形象的內容(本質)沒有變，只是位置變了。
所以當我們移動圖像中的物體時，傳統方式得到的參數會有很大的不同！這不符合圖像處理的要求。
CNN解決了這個問題。它以類似的視覺方式保留了圖像的特征。當圖像被翻轉、旋轉或移位時，它也能有效地將其識別為相似圖像。
那麽卷積神經網絡是如何實現的呢？在了解CNN的原理之前，我們先來看看人類視覺的原理。
深度學習的很多研究成果都離不開大腦認知原理的研究，尤其是視覺原理的研究。
1981諾貝爾醫學獎授予了大衛·胡貝爾(David Hubel)，他是壹位出生於加拿大托斯坦威瑟爾和羅傑·斯佩裏的美國神經生物學家。前兩者的主要貢獻是“發現視覺系統的信息處理”，視覺皮層是有層次的。
人的視覺原理是這樣的:從原始信號攝取(像素被瞳孔攝取)開始，然後做初步處理(大腦皮層的壹些細胞找到邊緣和方向)，然後抽象(大腦確定我們面前的物體形狀是圓的)，然後進壹步抽象(大腦進壹步確定物體是氣球)。以下是人腦人臉識別的壹個例子:
對於不同的對象，人類視覺也通過這種分層分類來識別:
我們可以看到，在底部，特征基本相似，即邊緣越高，特征越多(車輪、眼睛、軀幹等。)這樣的物體可以被提取出來，在最上面，不同的高級特征最終被組合成相應的圖像，從而讓人類能夠準確地區分不同的物體。
那麽我們可以很自然的想到:是否可以模仿人腦的這種特性，構造壹個多層神經網絡，在較低層識別出初級的圖像特征，用幾個較低層的特征組成壹個較高層的特征，最後通過多層次的組合在頂層進行分類？
答案是肯定的，這也是很多深度學習算法(包括CNN)的靈感來源。
典型的CNN由三部分組成:
卷積層
遊泳池層
全連接層
如果簡單描述:
卷積層負責提取圖像中的局部特征；池層用於大大降低參數的階數(降維)；全連接層類似於傳統的神經網絡，用於輸出期望的結果。
下面的原理解釋為了簡單易懂，忽略了很多技術細節。如果妳對詳細原理感興趣，可以看這個視頻《卷積神經網絡基礎》。
卷積層的操作過程如下:用壹個卷積核掃描整張圖片:
這個過程可以理解為我們用壹個濾波器(卷積核)對圖像的小區域進行濾波，從而得到這些小區域的特征值。
在具體應用中，往往有多個卷積核。可以認為每個卷積核代表壹種圖像模式。如果與該卷積核卷積的圖像塊的值大，則認為該圖像塊非常接近該卷積核。如果我們設計六個卷積核，就可以理解為這個圖像有六個底層紋理圖案，也就是說我們可以用六個基本圖案來畫壹個圖像。以下是25種不同卷積核的示例:
總結:卷積層通過卷積核的過濾，提取出圖片中的局部特征，類似於前面提到的人類視覺的特征提取。
池層就是簡單的下采樣，可以大大降低數據的維度。流程如下:
在上圖中，我們可以看到原始圖像是20×20，所以我們用10×10的采樣窗口對其進行下采樣，最後下采樣成2×2的特征圖。
這樣做的原因是，即使卷積後，圖像仍然很大(因為卷積核比較小)，所以為了降低數據維數，進行了下采樣。
總結:Pool層比卷積層更能有效地降低數據維數，不僅能大大降低計算量，還能有效避免過擬合。
這部分是最後壹步，卷積層和池層處理後的數據輸入到全連接層，得到最終想要的結果。
只有卷積層和池層縮減的數據，全連通層才能“運行”，否則數據量過大，計算成本高，效率低。
典型的CNN不僅僅是上面提到的三層結構，而是多層結構，比如下圖所示的LeNet-5的結構:
卷積層-池層-卷積層-池層-卷積層-全連通層。
在了解了CNN的基本原理後，我們將重點介紹CNN的實際應用。
卷積神經網絡——CNN擅長處理圖像。視頻是圖像的疊加，所以也擅長處理視頻內容。下面給大家介紹壹些比較成熟的應用？：
圖像分類和檢索
圖像分類是壹個比較基礎的應用，可以節省大量的人力成本，對圖像進行有效的分類。對於某些特定領域的圖片，分類準確率可以達到95%+，被認為是高可用的應用。
典型場景:圖片搜索…
目標位置檢測
您可以在圖像中定位目標，並確定目標的位置和大小。
典型場景:自動駕駛、安防、醫療……
目標分割
簡單理解就是像素級分類。
他可以在像素級別區分前景和背景，更高級的是，他可以識別和分類目標。
典型場景:米托秀秀，視頻後期處理，圖像生成…
面部識別
人臉識別已經成為壹個非常流行的應用，它已經被廣泛應用於許多領域。
典型場景:安全、金融、生活……
骨架識別
骨骼識別可以識別身體的關鍵骨骼，並跟蹤骨骼的運動。
典型場景:安全、電影、圖像和視頻生成、遊戲…
今天我們介紹了CNN的價值、基本原理和應用場景，簡要概括如下:
CNN的價值:
可以有效的將數據量大的圖片降維到數據量小(不影響結果)
能保留畫面的特點，類似於人的視覺原理。
CNN的基本原理:
卷積層——主要作用是保存畫面的特征。
池層——主要作用是降低數據的維度，可以有效避免過擬合。
全連接層-根據不同的任務輸出所需的結果。
CNN的實際應用:
圖片分類和檢索
目標位置檢測
目標分割
面部識別
骨架識別
本文首次發表於easy ai-人工智能知識庫。
理解卷積神經網絡-CNN(基本原理+唯壹值+實際應用))