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    計算機(jī)信息領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)探析

    2021-10-30 17:55:18陳小娟
    科學(xué)與生活 2021年19期
    關(guān)鍵詞:圖像分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)信息

    摘要:本文主要從國內(nèi)外專家對深度學(xué)習(xí)定義入手,闡釋什么是深度學(xué)習(xí),說明計算機(jī)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的特征,探析計算機(jī)信息領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的內(nèi)涵與應(yīng)用,對深度學(xué)習(xí)可能的發(fā)展方向進(jìn)行展望。

    關(guān)鍵詞:計算機(jī)信息;深度學(xué)習(xí);卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);圖像分割

    深度學(xué)習(xí)是計算機(jī)信息領(lǐng)域的一個重要問題,在圖像識別、圖像分割、語音識別、視頻監(jiān)控、自主駕駛、人機(jī)交互等方面具有重要的研究意義和實(shí)用價值。

    隨著電子設(shè)備的應(yīng)用在社會生產(chǎn)和人們生活中越來越普遍,數(shù)字圖像、語音與視頻已經(jīng)成為不可缺少的信息媒介,每時每刻都在產(chǎn)生海量的圖像、音頻、視頻數(shù)據(jù)。如何從大量數(shù)據(jù)中提取需要的信息成為人們關(guān)注的主要對象。

    準(zhǔn)確獲得感興趣目標(biāo)具體信息,并將獲得的信息應(yīng)用到智能視頻監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航、人臉識別、數(shù)碼相機(jī)自動定位和聚焦、飛機(jī)航拍、衛(wèi)星圖像中道路檢測、自主駕駛等等現(xiàn)實(shí)任務(wù)中成為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機(jī)信息領(lǐng)域應(yīng)用的重點(diǎn)研究內(nèi)容。

    一、深度學(xué)習(xí)簡介

    近年來,深度學(xué)習(xí)在圖像分類和目標(biāo)檢測等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展,成為目前最有效的自動特征學(xué)習(xí)方法。

    深度學(xué)習(xí)模型具有強(qiáng)大的表征和建模能力,通過監(jiān)督和非監(jiān)督的方式,逐層自動地學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征表示。將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列非線性變換,生成高層次的抽象表示,避免了手工設(shè)計特征的繁瑣低效[6]。

    目前應(yīng)用于計算機(jī)信息領(lǐng)域的圖像識別和圖像分割的深度學(xué)習(xí),其模型主要包括堆疊自動編碼器(Stacked auto-encoders,SAE)、深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep belief network,DBN)、和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks,CNN)等。

    堆疊自動編碼器(SAE)模型的實(shí)質(zhì)是多個自動編碼器(Auto-Encoder,AE)的堆疊。SAE模型將前一層自動編碼器的輸出作為后一層自動編碼器的輸入,逐層對自動編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播(Back Propagation,BP)算法對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)。

    深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)類似于SAE,它的基本單元是受限玻爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann machines,RBM),整個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練分為兩個階段:預(yù)訓(xùn)練和全局微調(diào)。首先,以原始輸入為可視層,訓(xùn)練一個單層的RBM,該RBM訓(xùn)練完成后,其隱層輸出作為下一層RBM的輸入,繼續(xù)訓(xùn)練下一層RBM。以此類推,逐層訓(xùn)練,直至將所有RBM訓(xùn)練完成。通過這種貪婪式的無監(jiān)督訓(xùn)練,使整個DBN模型得到一個比較好的初始值。然后加入數(shù)據(jù)標(biāo)簽,對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào),進(jìn)一步改善網(wǎng)絡(luò)性能。

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是圖像識別和圖像分割中的研究熱點(diǎn),近年來取得了豐碩成果。圖1給出了由LeCun等提出的用于數(shù)字手寫體識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)構(gòu)。

    CNN通常包含卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過使用多個濾波器與整個圖像進(jìn)行卷積,可以得到圖像的多個特征圖表示;池化層實(shí)際上是一個下采樣層,通過求局部區(qū)域的最大值或平均值,來達(dá)到降采樣的目的,進(jìn)一步減少特征空間;全連接層用于進(jìn)行高層推理,實(shí)現(xiàn)最終分類。

    CNN的權(quán)值共享和局部連接大大減少了參數(shù)的規(guī)模,降低了模型的訓(xùn)練復(fù)雜度,同時卷積操作保留了圖像的空間信息,具有平移不變性,和一定的旋轉(zhuǎn)、尺度不變性。

    2012年,Krizhevsky等將CNN模型用于ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽的圖像分類問題,使錯誤率大幅降低,在國際上引起了對CNN模型的高度重視。也因此推動了計算機(jī)信息領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的研究進(jìn)展。

    二、深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)信息領(lǐng)域的應(yīng)用

    目前,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機(jī)信息領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了一個較深的層次,漸漸深入到人們生活的各個方面。例如醫(yī)療影像輔助診斷、刷臉支付技術(shù)、指紋識別技術(shù)、智能視頻監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航、數(shù)碼相機(jī)自動定位和聚焦、飛機(jī)航拍、衛(wèi)星圖像中道路檢測、自主駕駛等等。

    2.1醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

    深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用主要有以下幾個方面:

    醫(yī)學(xué)影像識別應(yīng)用:醫(yī)學(xué)影像是對疾病診斷的重要方式,放射科和病理科醫(yī)生,借助醫(yī)學(xué)影像,可以提高診斷效率。目前,國內(nèi)外醫(yī)學(xué)專家在心血管、腫瘤、神內(nèi)和五官等領(lǐng)域構(gòu)建多個精準(zhǔn)深度學(xué)習(xí)輔助模型,取得較好成效?;谟嬎銠C(jī)信息輔助的深度學(xué)習(xí)技術(shù)可幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確讀取病人影像數(shù)據(jù)。

    2.2無人駕駛領(lǐng)域應(yīng)用

    在無人駕駛領(lǐng)域中,使用激光、雷達(dá)等類型的傳感器比較昂貴,以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的目標(biāo)檢測和識別、目標(biāo)分割法,具有其明顯的優(yōu)勢。利用基于深度學(xué)習(xí)的計算機(jī)視覺信息技術(shù),在無人駕駛過程中,攝像機(jī)采集即時視頻數(shù)據(jù),計算機(jī)信息系統(tǒng)對該數(shù)據(jù)進(jìn)行理解與分析。包括對目標(biāo)檢測和識別,目標(biāo)跟蹤、車道線檢測分離等。為決策控制提供依據(jù),如前車碰撞預(yù)警等[7]。目前,深度學(xué)習(xí)芯片越來越多,為無人駕駛領(lǐng)域提供了更好的支持。

    2.3圖像搜索領(lǐng)域應(yīng)用

    基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù),在智慧科學(xué)與教育領(lǐng)域有效應(yīng)用受到人們極大青睞,如拍照植物進(jìn)行識別類APP、試題拍照APP等。利用拍照提供的圖像數(shù)據(jù),借助智能計算,獲取相關(guān)內(nèi)容的分析與理解信息。深度學(xué)習(xí)在解決該類問題中的優(yōu)勢極其明顯。

    2.4安防領(lǐng)域應(yīng)用

    借助計算機(jī)信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)安防智能化。深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的人臉識別是該領(lǐng)域重要的應(yīng)用之一。借助深度學(xué)習(xí),計算機(jī)加強(qiáng)對人臉檢測,對目標(biāo)特征進(jìn)行刻畫,為后續(xù)跟蹤和異常行為提供信息依據(jù)。

    三、總結(jié)

    深度學(xué)習(xí)是目前最熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,在計算機(jī)信息領(lǐng)域被廣泛研和應(yīng)用。本文從深度學(xué)習(xí)定義入手,探析了深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)信息領(lǐng)域的應(yīng)用。

    在今后的工作和研究中,還要進(jìn)一步完善深度學(xué)習(xí)理論,拓展深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機(jī)信息領(lǐng)域的研究深度,激發(fā)深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)信息領(lǐng)域應(yīng)用中的潛力。

    參考文獻(xiàn)

    [1]盧宏濤,張秦川.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用研究綜述.數(shù)據(jù)采集與處理[J],2016,31(1):1-10

    [2]劉澤宇.計算機(jī)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2018,36(2)

    [3]劉海玲.基于計算機(jī)視覺算法的圖像處理技術(shù)[J].計算機(jī)與數(shù)字工程,2019,47(3):672-676

    [4]張新斌、康昌春、李文琿.基于深度學(xué)習(xí)角度探析醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)[J].現(xiàn)代信息科技

    [5]劉建偉,劉媛,羅雄麟.深度學(xué)習(xí)研究進(jìn)展.計算機(jī)應(yīng)用研究[J],2014,31(7):1921-1928

    [6]張慧,王坤峰,王飛躍.深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)視覺檢測中的應(yīng)用進(jìn)展與展望[J].自動化學(xué)報,2017,43(8):1289-1305

    [7]Masci J,Meier U,Ciresan D,Schmidhuber J. Stacked convolutional Auto-encoders for hierarchical feature extraction[J]. In:Proceedings of the 21th International Conference on Artificial Neural Networks. Berlin Heidelberg,Germany:Springer,2011.52-59

    [8]Vincent P,Larochelle H,Bengio Y,Manzagol P A. Extracting and composing robust features with denoising Auto-encoders[J]. In:Proceedings of the 25th IEEE international Conference on Machine Learning(ICML). Helsinki,F(xiàn)inland:IEEE,2008.1096-1103

    湖北省教育廳科學(xué)研究計劃指導(dǎo)性項(xiàng)目:深度學(xué)習(xí)在乳腺M(fèi)RI腫瘤分割中的應(yīng)用研究(B2020340)

    作者簡介

    陳小娟 出生年:1983,性別:女,籍貫:湖北荊門,學(xué)歷:大學(xué)本科,職稱:實(shí)驗(yàn)師,研究方向:機(jī)器學(xué)習(xí)、教學(xué)質(zhì)量。

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