卷积神经网络研究综述_李彦冬

资 源 简 介

卷积神经网络研究综述_李彦冬

详 情 说 明

卷积神经网络（CNN）作为深度学习的核心架构之一，在计算机视觉领域展现了强大的特征提取和模式识别能力。李彦冬的研究综述系统性地梳理了CNN的发展脉络，从早期LeNet-5的手写数字识别突破，到AlexNet在ImageNet竞赛中引发的深度学习革命。

文章重点分析了CNN的三大核心结构特性：局部感受野通过卷积核实现平移不变性特征提取，权重共享机制显著降低参数量，而池化操作则增强了模型的尺度不变性。随着ResNet等残差结构的出现，神经网络成功突破了层数加深导致的梯度消失瓶颈。

在应用层面，综述归纳了CNN在目标检测（如R-CNN系列）、语义分割（FCN）、医学影像分析等场景中的创新应用，同时探讨了轻量化CNN模型（如MobileNet）在移动端的部署实践。最后指出了自注意力机制与CNN融合、三维卷积处理视频数据等未来研究方向。