深度学习已成功应用于这三大领域

长久以来，计算机视觉就是深度学习应用中几个最活跃的研究方向之一。因为视觉是一个对人类以及许多动物毫不费力，但对计算机却充满挑战的任务(Ballard et al., 1983)。深度学习中许多流行的标准基准任务包括对象识别和光学字符识别。

计算机视觉是一个非常广阔的发展领域，其中包括多种多样的处理图片的方式以及应用方向。计算机视觉的应用广泛：从复现人类视觉能力(比如识别人脸) 到创造全新的视觉能力。举个后者的例子，近期一个新的计算机视觉应用是从视频中可视物体的振动识别相应的声波(Davis et al., 2014)。大多数计算机视觉领域的深度学习研究未曾关注过这样一个奇异的应用，它扩展了图像的范围，而不是仅仅关注于人工智能中较小的核心目标|| 复制人类的能力。无论是报告图像中存在哪个物体，还是给图像中每个对象周围添加注释性的边框，或从图像中转录符号序列，或给图像中的每个像素标记它所属对象的标识，大多数计算机视觉中的深度学习往往用于对象识别或者某种形式的检测。由于生成模型已经是深度学习研究的指导原则，因此还有大量图像合成工作使用了深度模型。尽管图像合成(“无中生有”) 通常不包括在计算机视觉内，但是能够进行图像合成的模型通常用于图像恢复，即修复图像中的缺陷或从图像中移除对象这样的计算机视觉任务。

预处理

由于原始输入往往以深度学习架构难以表示的形式出现，许多应用领域需要复杂精细的预处理。计算机视觉通常只需要相对少的这种预处理。图像应该被标准化，从而使得它们的像素都在相同并且合理的范围内，比如[0; 1] 或者[¡1; 1]。将[0; 1] 中的图像与[0; 255] 中的图像混合，通常会导致失败。将图像格式化为具有相同的比例，严格上说是唯一一种必要的预处理。许多计算机视觉架构需要标准尺寸的图像，因此必须裁剪或缩放图像以适应该尺寸。然而，严格地说即使是这种重新调整比例的操作并不总是必要的。一些卷积模型接受可变大小的输入，并动态地调整它们的池化区域大小以保持输出大小恒定(Waibel et al., 1989)。其他卷积模型具有可变大小的输出，其尺寸随输入自动缩放，例如对图像中的每个像素进行去噪或标注的模型(Hadsell et al., 2007)。

数据集增强可以被看作一种只对训练集做预处理的方式。数据集增强是减少大多数计算机视觉模型泛化误差的一种极好方法。在测试时可用的一个相关想法是将同一输入的许多不同版本传给模型(例如，在稍微不同的位置处裁剪的相同图像)，并且在模型的不同实例上决定模型的输出。后一个想法可以被理解为集成方法，并且有助于减少泛化误差。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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