convolutional neural network 课程笔记

一、CNN基础

（1）CNN在CV方面的应用

image classification(图像识别)、object detection(目标检测)、neural style transfer(风格迁移)等。

(2) CNN

卷积层、池化层（maxpooling最常见）、全连接层

(3) Lenet-5参数数量计算:

(4) CNN 每一层输入输出feature map大小

各个参数的维度：

(5) CNN优势

减少参数数量： 参数共享 & 稀疏连接

(6) 训练方法

梯度下降优化

二、梯度下降与反向传播

CNN正向传播过程:

Z = conv(A_prev, W, b)

A = activation(Z)

反向传播求导：

dZ 已知:

其中dZ 可以通过池化层反向传播用dA计算。

三、CNN进展

（1）几种经典CNN结构

（2）Resnet

意义：

如果已经达到最优，继续加深网络不会降低网络的性能。

（3）1*1卷积层

Resnet中skip connection层与曾之间feature map数量不匹配时，使用1*1卷积层进行通道数量降维和升维。

(4) GoogleNet- Inception network

使用1*1卷积层进行通道整合和特征数降维

四、目标检测

（1）输出标签表示形式

(2)使用卷积层实现 sliding window

（3）评估定位精确程度

Intersection over Union

（4）非极大抑制（non-max suppression）

(5) anchor box

多目标检测，输出增加多目标分量

(6) 目标检测方法小结

传统方法步骤：

1. sliding window框出候选区域；
2. 提取候选区域特征，如HOG特征等；
3. 分类器进别，如SVM等。

传统方法： DPM（Deformable Part Model），HOG+SVM，检测速度较慢。

深度学习方法：代表方法有R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)和 YOLO。R-CNN是基于区域的卷积神经网络，结合Region Proposal和CNN，YOLO将图片分为S*S分区，每个分区检测中心点位于该分区的目标。其他方法包括SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN、SSD等

基于深度学习的目标检测方法大致分为两类：基于Region Proposal的和端到端（end-to-end）的，前者包括R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN，后者包括YOLO、SSD。

五、Siamese network

(1) one-shot learning  & Siamese network

样本很少的情况, 类似于 knn 问题，关键在于找到相似度衡量方式

Siamese network是一种相似性度量方法，用于处理类别数多，但每个类别的样本数量少的情况的识别、分类等问题。主要思想是通过一个函数将输入图像映射到目标空间，在目标空间使用简单的距离（欧式距离等）进行相似度比较。在训练阶段，最小化来自相同类别的一对样本的损失函数值，最大化来自不同类别的一堆样本的损失函数值。

(2)triplet loss

Triplet Loss是一种损失函数，用于训练差异性较小的样本，数据包括锚（Anchor）、正（Positive）样例、负（Negative）样例。