第4章：卷积神经网络（CNN）

CNN的应用案例

卷积神经网络（CNN）因其卓越的特征提取能力，在计算机视觉和其他领域得到了广泛应用。以下是几个典型的应用案例：

1. 图像分类

• 经典任务：CNN最早被成功应用于图像分类任务（如ImageNet竞赛）。
• 案例：
  • AlexNet（2012）在ImageNet上大幅降低错误率，开启了深度学习的热潮。
  • ResNet通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题，实现了更高精度。

2. 目标检测

• 任务目标：定位图像中的物体并分类（如YOLO、Faster R-CNN）。
• 案例：
  • Faster R-CNN：通过区域提议网络（RPN）生成候选框，结合CNN进行分类和回归。
  • YOLO系列：将检测任务转化为单次回归问题，实现实时检测。

3. 语义分割

• 任务目标：对图像中的每个像素进行分类（如FCN、U-Net）。
• 案例：
  • U-Net：医学图像分割中广泛使用，通过编码器-解码器结构和跳跃连接保留细节。
  • DeepLab：结合空洞卷积（Atrous Convolution）扩大感受野，提升分割精度。

4. 人脸识别

• 技术实现：CNN提取人脸特征（如Siamese网络、ArcFace）。
• 案例：
  • FaceNet：通过三元组损失学习人脸嵌入（Embedding），用于身份验证。
  • ArcFace：改进的损失函数，增强类间差异和类内一致性。

5. 医学影像分析

• 应用场景：
  • 肿瘤检测（如乳腺癌病理切片分类）。
  • 肺部CT扫描中的新冠肺炎病灶分割。
• 案例：
  • CheXNet：基于DenseNet的CNN模型，用于X光胸片中的肺炎检测。

6. 视频分析

• 任务扩展：将CNN与RNN/3D卷积结合处理时序数据。
• 案例：
  • 动作识别（如C3D模型）：通过3D卷积捕捉时空特征。
  • 视频目标跟踪（如SiamFC）：利用孪生网络匹配目标帧间位置。

7. 其他领域创新

• 艺术风格迁移：使用CNN分离图像内容与风格（如Gram矩阵）。
• 自动驾驶：CNN处理摄像头和LiDAR数据，实现车道检测、障碍物识别等。
• 卫星图像分析：灾害评估、农作物监测等。

技术挑战与解决方案

注：如果需要进一步扩展某个案例（如代码片段或具体模型结构），可以补充相关内容。