计算机视觉图像分类基础

本文主要介绍了计算机视觉的基础知识及其在目标检测中的应用。首先，教程针对视觉小白，回顾了视觉基础，帮助新手建立学习思路，重点介绍了目标分类、目标检测和目标分割三者的区别与应用场景。接着，文章详细讲解了卷积神经网络（CNN）的基础组成，包括全连接层、卷积层和池化层。全连接层通过权重和激活函数进行信息传递，卷积层利用局部感知和权值共享特性进行特征提取，计算公式为N = (W-F+2P)/S+1，而池化层则通过下采样减少运算量，没有训练参数且保持深度不变。文章还对比了不同卷积核数量对参数的影响，强调了CNN在目标检测中的高效性。

1、简介

视觉新手，对视觉基础进行梳理，记录个人学习过程，旨在帮助刚入圈的视觉小白建立学习思路。从基础分类网络入手，讲解目标检测中常用的骨干网络，为后续构建轻量化目标检测模型提供帮助。

2、计算机视觉介绍

计算机视觉主要分为目标分类、目标检测、目标分割三部分。

目标分类：对一个目标进行识别。

目标检测：对不同目标进行识别（例如动物园中不同动物进行识别）。

目标分割：对同一目标，不同类别进行识别（例如班级同学分别识别出来）

3、卷积神经网络

基础卷积神经网络主要由全连接层、卷积层、池化层三部分组成。

3.1全连接层：

由许多神经元构成，通过激励、权重、求和、偏置进行输出，如下图所示：

计算公式为：Y = f(X1W1+X2W2+X3*W3-1)

典型全连接层：BP神经网络如下所示：

流程为：

1. 首先神经元按列进行排序

2. 接着每列神经元进行全连接

3. 正向输出与期望值比对，得到误差值

计算各节点的偏导数，获得误差梯度值，将误差梯度反向传播至损失梯度，完成反向传播过程。

3.2卷积层

卷积目的：主要是对图像进行特征提取。

该模型旨在通过结合局部感知机制和权值共享两种特性，降低参数数量，使运算过程更加简洁高效，实现对大规模数据集的运算处理。下面，我们以三维图像卷积过程为例进行详细说明。

输入特征矩阵如下所示：

输入几维图像就会对应有几个分量，卷积核深度=分量个数，如下所示：

输出特征矩阵个数=卷积核个数，如下所示：

卷积核在输入特征矩阵上按步长进行滑动计算，初始计算如下所示：

卷积计算公式：N = （W-F+2P）/S+1

W：输入图片大小

F：滑动框大小

P：像素

S：步长

在卷积操作中，常见做法是采用激活函数...，其主要作用是提升神经网络模型的非线性特性。

卷积方式与BP方式进行特征提取参数比较如下所示：

对于一个1280X720的图片，假设神经元个数为1000，参数为:1280X720X1000 = 9211600000。

对于一个1280X720的图片，假设有1000个5X5X卷积核，参数为：5X5X1000 = 25000。

3.3 池化层

池化层也被称为下采样层，其主要作用是对特征图进行稀疏化处理，以降低计算复杂度，具体包括以下几点。

1. 没有训练参数

2. 只改变特征矩阵的高、宽，不改变深度

通常有最大池化层、平均池化层两种方式，方式如下图所示：

上文如有错误，恳请各位大佬指正。