随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。
深度卷积神经网络（CNNs）是现代计算机视觉领域中的核心技术，其兴起和发展与大数据时代的来临密切相关。CNNs因其复杂的网络结构，具有更强的特征学习和表达能力，相较于传统机器学习方法，尤其在图像处理任务中展现出显著优势。深度学习算法的引入，使得CNNs在图像识别、目标检测等大规模识别任务上取得了一系列突破性成果。
CNN的基本模型结构由多层组成，包括卷积层、池化层、全连接层等。卷积层是CNN的核心，通过滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描，提取特征。这些滤波器能够学习到图像的不同模式，如边缘、纹理和形状。池化层则用于降低数据维度，减少计算量，同时保持关键信息的不变性。常见的池化操作有最大池化和平均池化。
在计算机视觉的应用中，CNNs已经在多个领域展现出广泛的应用价值。例如，在图像分类任务中，CNNs可以自动从图像中学习高层抽象特征，如VGG、ResNet等网络结构已成功应用于ImageNet等大型数据集，提高了识别精度。在物体检测方面，R-CNN、YOLO和SSD等网络结构通过滑动窗口或区域提议网络，实现了对图像中多个目标的同时定位和分类。姿态估计任务中，CNNs结合回归网络预测人体关节的位置，如OpenPose等方法。此外，CNNs还在图像分割（如FCN）和人脸识别（如FaceNet）等领域发挥了重要作用。
训练深度学习的CNN模型通常涉及优化策略，如梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其变种，以及正则化技术如dropout和权重衰减，以防止过拟合。此外，数据增强也是提高模型泛化能力的关键手段，包括翻转、旋转、缩放等操作。
尽管CNNs在计算机视觉取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题。例如，训练需要大量的标注数据，而获取这些数据往往耗费大量人力物力。模型的解释性较差，即难以理解模型为何做出特定决策。再者，训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及对计算资源的需求大，限制了CNNs在资源受限环境中的应用。
未来的研究方向可能集中在以下几个方面：1）继续优化网络结构，提高计算效率和模型性能；2）探索无监督或弱监督学习，减少对大量标注数据的依赖；3）增强模型的解释性，提升人工智能的透明度；4）研究更有效的迁移学习和元学习策略，使模型能快速适应新的任务；5）开发新的硬件加速技术，以应对深度学习的计算需求。
深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用不断深化，未来将继续推动这一领域的技术创新和发展。
