干货 | 五分钟教你学会图像识别，一读就懂！

Posted 2021-04-07 普适极客

钟穗希 发自 普适极客
小普 报道 | 微信号 PUSHI AI

上期回顾：以RBN（径向基函数）神经网络为例，简要介绍了前馈型神经网络中，“神经元”到底是如何进行“曲线拟合”的。详情可回顾：

在理论上RBF神经网络和BP神经网络能以任意精度逼近任何非线性函数，且Poggio和Girosi已经证明，RBF网络是连续函数的最佳逼近，并且具有良好的泛化能力。

但是，生活中绝大多数的问题，并不是简单的曲线拟合问题。

因此CNN、DCNN、RNN、LSTM、GAN等等众多的神经网络，为了更好地解决不同方向的实际问题应运而生。

本期，将以图像识别的常用方法CNN（卷积神经网络）进行介绍。

▐ CNN卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是神经网络的一种，它在图像识别和分类等领域已经被证明非常有效。

卷积神经网络可以有效识别人脸、物体和交通标志，以及辅助自动驾驶汽车进行路径规划。

▐ 为什么需要卷积神经网络？

以下图为例，简单绘制了常规的前馈型神经网络的网络结构。图中神经元之间的连线，都是需要学习的权重w和偏置b。

随着图像分辨率的不断增大，以1080P的手机拍摄的灰度图像为例：1920*1080 =2073600，就拥有约两百万个像素点。

如果隐藏层仅仅只有1000个神经元，需要学习的参数就有20亿个参数，学习难度较高。

彩色图像由于具有RBG三个通道的信息，需要学习的参数就更多了。

Fig.1 前馈型神经网络结构

研究发现，图像的下采样对人进行图像识别的影响较小。

以下图为例，高分辨率的X，经简化为9*9的像素点图像。我们依然可以清晰地辨认出字母“X”。

Fig.2“X”的下采样

Fig.3 局部特征识别

同时，根据人类图像识别的知识，人在识别图片特征时，并不需要同时获取整张图的所有特征。

例如，我们可能只需识别右边小图的局部特征，就能辨别出这是“鸟嘴”而不需要获取完整的图片特征。

卷积神经网络实际上，就是应用上述思想。

利用人类在图像识别过程中的知识，只用比较少的参数进行图像数据的处理，简化神经网络的结构，提高图像识别的效率和精准度。

▐ 如何理解卷积神经网络？

理解卷积神经网络时，我们可以先把卷积神经网络拆分为：卷积和神经网络。

Fig.4 数字“8”的卷积神经网络历程

如上的卷积神经网络结构图，分为左边红框的[“卷积”-“池化”]特征提取区，以及右边蓝框的全连接神经网络区。下文着重介绍卷积区：

（1）卷积层Convolution Layers

在矩阵运算中，卷积是一种常用的局部特征提取方法。

下图是“X”图像经垂直梯度卷积核的卷积结果。

Fig.5矩阵数据局部特征提取

其中（a）为原数据矩阵，（b）为垂直梯度卷积核，（c）为原数据矩阵以垂直梯度算子为卷积核的卷积结果。

下公式为图（a）左上角九个元素的卷积结果。

1*1+0*0+0*（-1）+0*1+1*0+0*（-1）+0*1+0*0+1*（-1）=0

下面的动图更为清晰地演示了卷积运算的计算过程。

原数据矩阵上，以滑动窗口内的9个值，和卷积核的值，一一对应相乘相加，其结果就是该窗口的卷积值。

Fig.6 卷积动画演示

而我们平时熟知的图像，在计算机中的表示，其实也是一个如上述图像的矩阵，矩阵中每一个元素的取值分别对应了图像在该像素位置的颜色。

Fig.7 手写数字图像“8”及其对应的矩阵表示

因此，我们对图像同样可以采取卷积的操作，在大大减少图像维度的同时，提取图像的有效局部特征信息。

（2）池化层 Pooling Layers

由于图像的维度一般较大，为了进一步减少图像的尺寸，一般在进行“卷积”特征提取后，还会进行一步“池化”操作。

池化（pool）即下采样（downsamples），目的是为了进一步减少特征图（Feature Map）的尺寸。

卷积层基于不同的特征提取目标，会采用不同的卷积核；而池化层则具有以下特性：

• 特征不变性。也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片。
  
  
  这说明这张图像中仍保留着狗最重要的特征，我们一看就能判断图像中画的是一只狗，图像压缩时去掉的信息只是一些无关紧要的信息，而留下的信息则是具有尺度不变性的特征，是最能表达图像的特征。

• 特征降维。我们知道一幅图像含有的信息是很大的，特征也很多，但是有些信息对于我们做图像任务时没有太多用途或者有重复，我们可以把这类冗余信息去除，把最重要的特征抽取出来，这也是池化操作的一大作用。

• 在一定程度上防止过拟合，更方便优化

池化层进行的运算一般有以下几种：

• 最大池化（Max Pooling）。取不重叠的4个点的最大值。 

• 均值池化（Mean Pooling）。取不重叠的4个点的均值。 

• 高斯池化。借鉴高斯模糊的方法。（不常用）

• 可训练池化。训练函数 ff ，接受不重叠的4个点为输入，出入1个点。（不常用）
  

池化层最常用的方法是MaxPooling，其思想非常简单，为了与卷积过程区分，最大池化的计算例子如下：

Fig.8 最大池化演示

其中，池化窗口filters的大小和步长stride的长度一般保持一致。

如图所示，最大池化的目标是，特征降维，在图像压缩的过程中保留最能表达图像的特征。

图像之间的尺寸并不一致，因此可以选择多次卷积、池化操作，直至所提取的Feature Map变为所需要的尺寸。

至此，我们就实现了图像数据的特征提取，并避免了“亿万”级别的像素数据带来的数据维度问题。

通常，全连接层在卷积神经网络的尾部。该层的连接方式与传统的神经网络中神经元的连接方式一致。

Fig.9 卷积神经网络的整体结构

简单概括就是：卷积神经网络（CNN），通过卷积（Convolution）、池化（Pooling）等操作对图像信息进行降维和特征提取，并把提取的多个Feature Map以作为输入进行全连接神经网络学习。

参考资料：

https://www.bilibili.com/video/av44989461 李宏毅讲解CNN神经网络

https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ CNN解释器

https://arxiv.org/abs/2004.15004 佐治亚理工中国博士的CNN解释器论文

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