我们知道，数据不仅包含文字、数字，还包含图片、视频等，如何更好地查看、识别和解释图像和视频的内容，就像人类视觉一样，一直是目前人工智能的主要研究方向。机器学习无疑是现代数据科学的核心，在经历了几十年回归、分类、决策树、异常检测的沉淀后，数据科学的魔爪也不断地向更深度的学习试探。
今天，ofter会通过最简单、易懂、完整的讲解(尽量不出现公式之类枯燥的元素)，带大家领略计算机视觉的世界！
图片的本质是数字，通过对大量数字的处理，来实现我们对图片的一系列处理：
最简单的图片类型，应该就是黑白的手写数字图了吧？这和我们小时候咿呀学语的状况很像，一开始我们也是在纸上写数字。从上图中，也可以看出来，我们写一个数字，就一笔，但计算机看到的却是一长串数字列表。
为了模拟人类视觉神经对图片的处理过程，有人发明了人工神经网络，其实就是把神经收发的信号换成数字。
看下图，Input Layer是一个个数字，也可以是一个个数组，通过一层层的Hidden Layer加工处理，最后识别图片中的内容。
不过呢，这个是对人类神经网络的初步模仿，无论是速度、准确度肯定都没法与人类的视觉相比。因此，我们研究出了卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)等模型来不断进化我们的计算机，使得计算机的识别力无限逼近人类，甚至超越人类。
今天，我们重点介绍下卷积神经网络的发展过程以及常用模型。卷积神经网络大大提高了图片的计算性能，它的架构下主要分为3个类型的层：卷积层、池化层、全连接层（神经网络）。
上图，也很明显，就是经过N次的卷积+池化，最后再进行常规的神经网络，输出识别内容。因为，作为数据科学家，其实不需要知道具体的卷积层、池化层以及常规神经网络是怎么运作的，我们只需要明白某个模型能带来什么样的识别、性能、效果就可以了，所以我就不详细展开每个模型具体每层是怎么计算的了。
我们需要知道4个参数，这个在模型训练时要定义：
• 过滤器大小 （Filter，例如3 × 13）
• 过滤器的数量 （我们要使用多少个过滤器，例如我们可以使用 20 个过滤器，则 k = 20）
• Stride （指定过滤器每次移动的步长，例如，Stride = 2）
• 零填充量 （添加了一层零值像素(灰色区域)，这样我们的特征图就不会缩小，例如 Padding = 2）
近10年的时间里，我们研究了许多架构，性能、准确度也是不断地提升，从下图也可以看出来，总体上发展得比较迅速。
每一种架构，或多或少都有点站在前人肩膀上的意味，再加上自己的一些亮点。比如AlexNet、VGG、GoogleNet，它们基于卷积神经网络，在卷积层、池化层采用了不同的过滤器、不同数量的过滤器，不同的stride, padding，总之是各种排列组合，通过很多很多次的测试得到最佳案例。更多的架构：
主要有2种训练方式：从头开始训练，预训练模型迁移学习。
在实践中，很少有人会从头开始训练整个卷积网络，从头开始训练一个准确的模型需要大量数据，大约数百万个样本，这需要大量时间。因此我们重点看下迁移学习，举个简单的例子，在学习识别汽车时获得的知识可以应用于识别卡车。在哪里找类似的预训练模型呢？推荐一个网址：http://modelzoo.co
许多研究和开发人员为各种任务训练机器学习模型，并在 Model Zoo 中共享他们的预训练模型。作为数据科学家，你可以评估哪个模型更加适合你关注的场景和数据，或组合新用途，甚至改进以前发布的模型。
分类和定位比较好理解。
语义分割的应用包括自动驾驶、医学成像分析、工业检测、室内导航，甚至虚拟或增强现实系统等。下图是医学成像的一个例子。
语义分割是将图像中的每种元素进行分类，具有相同标签的像素具有相同特征。比如下图：
但是，语义分割仍然不是一个成熟的领域，许多研究人员仍在研究它。 过去几年已经开发出了许多新方法。
实例检测模型主要有2大类：基于预测区域的模型和不基于预测区域的模型。
CSDN上也有好多YOLO、SSD的案例，总体来说，Faster R-CNN 比 YOLO/SSD 算法慢，但更准确。因此，当实时性比较高的时候，我们肯定要采用YOLO这样的模型，而实时性要求不高但准确度要求高的时候，我们就需要采用Faster R-CNN。
Mask R-CNN 是非常有影响力的实例分割技术。 这是一个两阶段的框架：第一阶段扫描图像并生成建议（可能包含对象的区域）。 第二阶段对建议内容进行分类并生成边框和蒙版。
今天，ofter为大家介绍了些常用的深度学习模型和使用场景。需要使用机器学习的时候，你就知道大概要使用什么样的模型。下一期，我们将通过实战，用python+tensorflow/keras等框架+模型进行图片内容的识别，敬请期待！
