深度学习-CNN综述目录
前言
本深度学习系列是根据paddle飞浆所简单整理的，需要可自行跳转学习。本节是关于深度学习-池化的相关内容。这是只简单记录部分知识，目的是方便以后复习。
计算机视觉与卷积神经网络
计算机视觉综述
计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。
图1 计算机视觉技术在各领域的应用
计算机视觉的发展历程
图2 计算机视觉子任务示意图
(a) Image Classification： 图像分类，用于识别图像中物体的类别（如：bottle、cup、cube）。
(b) Object Localization： 目标检测，用于检测图像中每个物体的类别，并准确标出它们的位置。
© Semantic Segmentation： 语义分割，用于标出图像中每个像素点所属的类别，属于同一类别的像素点用一个颜色标识。
(d) Instance Segmentation： 实例分割，值得注意的是，目标检测任务只需要标注出物体位置，而实例分割任务不仅要标注出物体位置，还需要标注出物体的外形轮廓。
图3 早期的图像分类任务
在这种背景下，基于神经网络的特征提取方法应运而生。Yann LeCun是最早将卷积神经网络应用到图像识别领域的，其主要逻辑是使用卷积神经网络提取图像特征，并对图像所属类别进行预测，通过训练数据不断调整网络参数，最终形成一套能自动提取图像特征并对这些特征进行分类的网络，如 图5 所示。
图4 早期的卷积神经网络处理图像任务示意
卷积神经网络
卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构。图6 是一个典型的卷积神经网络结构，多层卷积和池化层组合作用在输入图片上，在网络的最后通常会加入一系列全连接层，ReLU激活函数一般加在卷积或者全连接层的输出上，网络中通常还会加入Dropout来防止过拟合。
图5 卷积神经网络经典结构
卷积层：卷积层用于对输入的图像进行特征提取。卷积的计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，因此可以利用输入图像的空间信息。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物体边缘特征，有些卷积核提取物体拐角处的特征，图像上不同区域共享同一个卷积核。当输入图片大小不一样时，仍然可以使用同一个卷积核进行操作。
池化层：池化层通过对卷积层输出的特征图进行约减，实现了下采样。同时对感受域内的特征进行筛选，提取区域内最具代表性的特征，保留特征图中最主要的信息。
激活函数：激活函数给神经元引入了非线性因素，对输入信息进行非线性变换，从而使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。
全连接层：全连接层用于对卷积神经网络提取到的特征进行汇总，将多维的特征映射为二维的输出。其中，高维代表样本批次大小，低维代表分类或回归结果。
