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在之前的學習中，我們了解了卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）的基本原理和結構，以及它們在圖像分類和識別中的應用。今天，我們將深入探討 CNN 的進階技術，包括各種改進的 CNN 結構，如 ResNet、Inception、MobileNet 等，以及它們在計算機視覺領域的應用。這將幫助我們更好地理解深度學習模型的發展方向，並為後續的研究和實踐奠定基礎。

卷積神經網絡的挑戰

在擁有之前的基礎我們先來淺談一下CNN目前的挑戰。

深度網絡的訓練困難

• 梯度消失與爆炸：隨著網絡深度增加，梯度可能消失或爆炸，導致訓練困難。
• 過擬合：深度網絡容易過擬合，需要採用正則化和數據增強技術。(這個幾乎是每個數據訓練會面臨到的挑戰)

計算資源需求高

參數量大：深度網絡具有大量的參數，訓練和推理時需要大量的計算資源。
實時性要求：在移動端或嵌入式設備上，需要輕量化的模型。

深度 CNN 結構的改進

殘差網絡（ResNet）

• 提出者：何凱明等人在 2015 年提出。
• 主要思想：通過引入殘差學習（Residual Learning），解決深度網絡的退化問題。
• 結構特點：
  -殘差塊（Residual Block）：通過快捷連接（Shortcut Connection），使網絡學習殘差映射。
  • 優點：允許訓練超過 100 層的深度網絡，提高模型性能。
• 公式：
  殘差塊的輸出為：
  其中，𝐹(𝑥)是殘差函數，𝑥是輸入。

Inception 網絡

• 提出者：Google 在 2014 年提出，最初為 Inception V1，後續有 V2、V3、V4 等版本。
• 主要思想：在同一層中使用不同尺寸的卷積核，捕捉不同尺度的特徵。
• 結構特點：
  • Inception 模塊：包含 1x1、3x3、5x5 卷積，以及 3x3 池化操作，並在通道維度上進行拼接。
  • 優點：提高網絡的寬度，減少參數量，提高計算效率。

MobileNet

• 提出者：Google 在 2017 年提出，針對移動和嵌入式設備的高效 CNN 結構。

• 主要思想：使用深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolution）減少計算量和參數量。

• 結構特點：

  • 深度可分離卷積：將標準卷積分解為深度卷積和點卷積，大幅減少計算量。
  • 優點：模型輕量化，適合在資源受限的設備上運行。

• 計算量比較：
  標準卷積的計算量：
  

  深度可分離卷積的計算量：
  
  其中，
  𝐷𝐾是卷積核尺寸，𝑀和𝑁是輸入和輸出通道數，𝐷𝐹是特徵圖尺寸。

CNN 在計算機視覺任務中的應用

圖像分類

• 應用：識別圖像中的主要物體類別。
• 模型選擇：ResNet、Inception、DenseNet 等深度網絡在 ImageNet 等數據集上取得優異性能。

目標檢測

• 任務：在圖像中定位並識別多個物體。
• 典型模型：
  • Faster R-CNN：基於區域候選的兩階段檢測器，準確率高。
  • YOLO（You Only Look Once）：單階段檢測器，速度快，適合實時應用。

圖像分割

• 任務：為圖像中的每個像素分配一個類別標籤。
• 典型模型：
  • FCN（Fully Convolutional Networks）：將全連接層替換為卷積層，實現像素級預測。
  • U-Net：結合下采樣和上采樣路徑，廣泛應用於醫學圖像分割。

姿態估計

• 任務：檢測人體或物體的關鍵點，估計其姿態。
• 典型模型：OpenPose，使用多尺度 CNN，實現實時多人姿態估計。

CNN 模型的選擇與使用

根據任務需求選擇模型

• 高精度要求：選擇 ResNet、DenseNet 等深度模型。
• 實時性要求：選擇 MobileNet、ShuffleNet 等輕量化模型。

模型微調與遷移學習

• 預訓練模型：利用在大型數據集上預訓練的模型，進行微調，適應新任務。
• 優勢：加速訓練過程，提高模型性能，減少對大量標註數據的需求。

模型優化

• 量化：將浮點數計算轉換為低精度整數計算，減少模型大小和計算量。
• 剪枝：移除冗餘的神經元或卷積核，減小模型規模。
• 知識蒸餾：通過大模型指導小模型的訓練，提升小模型的性能。

實踐案例

由於進度安排，原本這邊給各位操作ResNet的部份我們就先行跳過，日後會再推出番外篇的！

本日總結

今天我們深入學習了卷積神經網絡（CNN）的進階技術和應用。從 ResNet、Inception 到 MobileNet，我們了解了深度學習模型的發展和優化方向。這些先進的網絡架構在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中發揮了重要作用。在實際應用中，需要根據具體任務需求，選擇合適的模型，並採用適當的優化策略，才能取得最佳的效果。
那我們就明天見了~掰掰~~