一、概论

  以图像识别来举例,比如我们让计算机如何识别一张猫的图片识别出猫呢?

  老式的计算机视觉是如何做的呢?

    比如OpenCV:

      • 首先理解很多算法,比如如何检测线条(Edge Detection)
      • 如何做形态学变化等
      • 根据我们的知识, 经验, 脑洞来设计很多特征;
      • 用这些特征去比对一张图像是不是猫。        

    这样做存在的问题呢?

      每一种不同的物件,我们都得去设计特征。 这样的人工智能主要是人工,而不是只能。

  老式的流程: 原始数据 ——> 人工特征提取 ——> 算法 ——>  结果

  卷积要解决的问题就是自动的特征提取(Feature Extraction)

    卷积神经网络:

      原始数据  ——> 卷积网络 ——>  算法 ——>  结果   #其中 卷积网络 + 算法 称为 深度学习

      

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