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研究报告

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CVPR全景解读计算机视觉前沿趋势与技术突破

一、深度学习在计算机视觉中的应用

1.卷积神经网络（CNN）的发展与优化

卷积神经网络（CNN）自提出以来，在计算机视觉领域取得了显著的进展。CNN通过模拟生物视觉系统中的卷积操作，能够自动从图像中学习到层次化的特征表示。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，CNN在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性的成果。

在图像分类任务中，CNN的代表性模型包括AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等。以ResNet为例，该模型通过引入残差学习，解决了深度网络训练过程中梯度消失的问题。R