卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。
CNN 有2大特点：
能够有效的将大资料量的图片降维成小资料量
能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则
目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。
CNN 解决了什么问题？
在 CNN 出现之前，影象对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：影象需要处理的资料量太大，导致成本很高，效率很低
影象在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致影象处理的准确率不高
下面就详细说明一下这2个问题：
需要处理的资料量太大
影象是由画素构成的，每个画素又是由颜色构成的。
现在随随便便一张图片都是 1000×1000 画素以上的， 每个画素都有RGB 3个引数来表示颜色资讯。
假如我们处理一张 1000×1000 画素的图片，我们就需要处理3百万个引数！
1000×1000×3=3,000,000
这么大量的资料处理起来是非常消耗资源的，而且这只是一张不算太大的图片！
卷积神经网络 – CNN 解决的第一个问题就是“将复杂问题简化”，把大量引数降维成少量引数，再做处理。
更重要的是：我们在大部分场景下，降维并不会影响结果。比如1000画素的图片缩小成200画素，并不影响肉眼认出来图片中是一只猫还是一只狗，机器也是如此。
保留影象特征
图片数字化的传统方式我们简化一下，就类似下图的过程：
影象简单数字化无法保留影象特征
假如有圆形是1，没有圆形是0，那么圆形的位置不同就会产生完全不同的资料表达。但是从视觉的角度来看，影象的内容（本质）并没有发生变化，只是位置发生了变化。
所以当我们移动影象中的物体，用传统的方式的得出来的引数会差异很大！这是不符合影象处理的要求的。
而 CNN 解决了这个问题，他用类似视觉的方式保留了影象的特征，当影象做翻转，旋转或者变换位置时，它也能有效的识别出来是类似的影象。
那么卷积神经网络是如何实现的呢？在我们了解 CNN 原理之前，先来看看人类的视觉原理是什么？
人类的视觉原理
深度学习的许多研究成果，离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。1981 年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel（出生于加拿大的美国神经生物学家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是“发现了视觉系统的资讯处理”，可视皮层是分级的。
人类的视觉原理如下：从原始讯号摄入开始（瞳孔摄入画素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。下面是人脑进行人脸识别的一个示例：
人类视觉原理1
对于不同的物体，人类视觉也是通过这样逐层分级，来进行认知的：
人类视觉原理2
我们可以看到，在最底层特征基本上是类似的，就是各种边缘，越往上，越能提取出此类物体的一些特征（轮子、眼睛、躯干等），到最上层，不同的高阶特征最终组合成相应的影象，从而能够让人类准确的区分不同的物体。
那么我们可以很自然的想到：可以不可以模仿人类大脑的这个特点，构造多层的神经网络，较低层的识别初级的影象特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？
答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源。
卷积神经网络-CNN 的基本原理
典型的 CNN 由3个部分构成：卷积层
池化层
全连线层
如果简单来描述的话：
卷积层负责提取影象中的区域性特征；池化层用来大幅降低引数量级(降维)；全连线层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。
典型的 CNN 由3个部分构成
下面的原理解释为了通俗易懂，忽略了很多技术细节，如果大家对详细的原理感兴趣，可以看这个视讯《卷积神经网络基础》。
卷积——提取特征
卷积层的运算过程如下图，用一个卷积核扫完整张图片：
卷积层运算过程
这个过程我们可以理解为我们使用一个过滤器（卷积核）来过滤影象的各个小区域，从而得到这些小区域的特征值。
在具体应用中，往往有多个卷积核，可以认为，每个卷积核代表了一种影象模式，如果某个影象块与此卷积核卷积出的值大，则认为此影象块十分接近于此卷积核。如果我们设计了6个卷积核，可以理解：我们认为这个影象上有6种底层纹理模式，也就是我们用6中基础模式就能描绘出一副影象。以下就是25种不同的卷积核的示例：
25种不同的卷积核
总结：卷积层的通过卷积核的过滤提取出图片中区域性的特征，跟上面提到的人类视觉的特征提取类似。
池化层（下采样）——资料降维，避免过拟合
池化层简单说就是下采样，他可以大大降低资料的维度。其过程如下：
池化层过程
上图中，我们可以看到，原始图片是20×20的，我们对其进行下采样，取样视窗为10×10，最终将其下采样成为一个2×2大小的特征图。
之所以这么做的原因，是因为即使做完了卷积，影象仍然很大（因为卷积核比较小），所以为了降低资料维度，就进行下采样。
总结：池化层相比卷积层可以更有效的降低资料维度，这么做不但可以大大减少运算量，还可以有效的避免过拟合。
全连线层——输出结果
这个部分就是最后一步了，经过卷积层和池化层处理过的资料输入到全连线层，得到最终想要的结果。
经过卷积层和池化层降维过的资料，全连线层才能”跑得动”，不然资料量太大，计算成本高，效率低下。
全连线层
典型的 CNN 并非只是上面提到的3层结构，而是多层结构，例如 LeNet-5 的结构就如下图所示：
卷积层 – 池化层- 卷积层 – 池化层 – 卷积层 – 全连线层
在了解了 CNN 的基本原理后，我们重点说一下 CNN 的实际应用有哪些。
CNN 有哪些实际应用？
卷积神经网络 – CNN 很擅长处理影象。而视讯是影象的叠加，所以同样擅长处理视讯内容。下面给大家列一些比较成熟的应用：影象分类、检索
影象分类是比较基础的应用，他可以节省大量的人工成本，将影象进行有效的分类。对于一些特定领域的图片，分类的准确率可以达到 95%+，已经算是一个可用性很高的应用了。
典型场景：影象搜寻…
CNN应用-影象分类、检索
目标定位检测
可以在影象中定位目标，并确定目标的位置及大小。
典型场景：自动驾驶、安防、医疗…
CNN应用-目标定位检测
目标分割
简单理解就是一个画素级的分类。
他可以对前景和背景进行画素级的区分、再高阶一点还可以识别出目标并且对目标进行分类。
典型场景：美图秀秀、视讯后期加工、影象生成…
CNN应用-目标分割
人脸识别
人脸识别已经是一个非常普及的应用了，在很多领域都有广泛的应用。
典型场景：安防、金融、生活…
CNN应用-人脸识别
骨骼识别
骨骼识别是可以识别身体的关键骨骼，以及追踪骨骼的动作。
典型场景：安防、电影、影象视讯生成、游戏…
CNN应用-骨骼识别
总结
今天我们介绍了 CNN 的价值、基本原理和应用场景，简单总结如下：CNN 的价值：
能够将大资料量的图片有效的降维成小资料量(并不影响结果)
能够保留图片的特征，类似人类的视觉原理
CNN 的基本原理：
卷积层 – 主要作用是保留图片的特征
池化层 – 主要作用是把资料降维，可以有效的避免过拟合
全连线层 – 根据不同任务输出我们想要的结果
CNN 的实际应用：
图片分类、检索
目标定位检测
目标分割
人脸识别
骨骼识别
本文首发在 easyAI - 人工智能知识库
《一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）》
