卷積神經網路適合什麼圖片

『壹』 卷積神經網路處理規格不同的圖片

只要對圖片集做個預處理就好了，將訓練樣本大小歸一化

『貳』 目前進行圖像處理,通常使用什麼神經網路

圖像處理最常用的是卷積神經網路（CNN），有時也會用到生成式對抗神經網路（GAN）。

『叄』 如何通過人工神經網路實現圖像識別

人工神經網路（Artificial Neural Networks）（簡稱ANN）系統從20 世紀40 年代末誕生至今僅短短半個多世紀，但由於他具有信息的分布存儲、並行處理以及自學習能力等優點，已經在信息處理、模式識別、智能控制及系統建模等領域得到越來越廣泛的應用。尤其是基於誤差反向傳播（Error Back Propagation）演算法的多層前饋網路（Multiple-Layer Feedforward Network）(簡稱BP 網路)，可以以任意精度逼近任意的連續函數，所以廣泛應用於非線性建模、函數逼近、模式分類等方面。

目標識別是模式識別領域的一項傳統的課題，這是因為目標識別不是一個孤立的問題，而是模式識別領域中大多數課題都會遇到的基本問題，並且在不同的課題中，由於具體的條件不同，解決的方法也不盡相同，因而目標識別的研究仍具有理論和實踐意義。這里討論的是將要識別的目標物體用成像頭(紅外或可見光等)攝入後形成的圖像信號序列送入計算機，用神經網路識別圖像的問題。

一、BP 神經網路

BP 網路是採用Widrow-Hoff 學習演算法和非線性可微轉移函數的多層網路。一個典型的BP 網路採用的是梯度下降演算法，也就是Widrow-Hoff 演算法所規定的。backpropagation 就是指的為非線性多層網路計算梯度的方法。一個典型的BP 網路結構如圖所示。

六、總結

從上述的試驗中已經可以看出，採用神經網路識別是切實可行的，給出的例子只是簡單的數字識別實驗，要想在網路模式下識別復雜的目標圖像則需要降低網路規模，增加識別能力，原理是一樣的。

『肆』 卷積神經網路只適用於圖像處理么

• 卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現。[1]它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。


• 卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的復雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的「改進認知機」，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。

『伍』 卷積神經網路每層提取的特徵是什麼樣的

卷積神經網路是一個多層的神經網路，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。

圖：卷積神經網路的概念示範：輸入圖像通過和三個可訓練的濾波器和可加偏置進行卷積，濾波過程如圖一，卷積後在C1層產生三個特徵映射圖，然後特徵映射圖中每組的四個像素再進行求和，加權值，加偏置，通過一個Sigmoid函數得到三個S2層的特徵映射圖。這些映射圖再進過濾波得到C3層。這個層級結構再和S2一樣產生S4。最終，這些像素值被光柵化，並連接成一個向量輸入到傳統的神經網路，得到輸出。

一般地，C層為特徵提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部感受野相連，並提取該局部的特徵，一旦該局部特徵被提取後，它與其他特徵間的位置關系也隨之確定下來；S層是特徵映射層，網路的每個計算層由多個特徵映射組成，每個特徵映射為一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特徵映射結構採用影響函數核小的sigmoid函數作為卷積網路的激活函數，使得特徵映射具有位移不變性。

此外，由於一個映射面上的神經元共享權值，因而減少了網路自由參數的個數，降低了網路參數選擇的復雜度。卷積神經網路中的每一個特徵提取層（C-層）都緊跟著一個用來求局部平均與二次提取的計算層（S-層），這種特有的兩次特徵提取結構使網路在識別時對輸入樣本有較高的畸變容忍能力。

『陸』 什麼樣的數據適合用卷積神經網路處理

當然是圖像了,具體點說就是一個數據點,跟它的上下左右數據有關聯的話,就適合用卷積。

『柒』 當輸入輸出均為圖片時用什麼樣的神經網路比較合適

輸入輸出全為圖片一般採用全卷積神經網路，不要包含全連接層。