卷积神经网络是一种分层的数据表示模型，通常由数据输入层、卷积层、池化层、 非线性激活函数、全连接层以及输出结果预测层等组成，其中卷积层、池化层和非线 性激活函数是卷积神经网络中的重要组成部分。此外，有些模型会增加其他的层(归一 化层等)以满足系统特定功能需求。卷积网络以各个单层为基础，按照一定的规律，一 层一层堆叠，卷积神经网络就可以逼近各种复杂函数的空间分布。

1. 卷积层

滤波器(也称为卷 积核)，滤波器的数量越多，卷积神经网络的深度越深。卷积 层的设计和参数设置，对于卷积神经网络的性能具有重大影响。

卷积核多大，输出就多大。

2.非线性激活函数

       设计卷积神经网络时，以激活函数作为卷积层下一步的运算，可以兼顾计算的 简单性和网络的灵活性。卷积层计算是所有前一层输入的线性组合，这里的激活函数 则是计算所有输入值与非线性激活函数的乘积，这样的安排能够降低网络的运算复杂 度，兼容非线性组合运算。

       要激活函数中包含充分的梯度信息，以便于能从输入的数据中 捕获更多的信息。

       常用的激活函数是 Sigmoid 函 数、ReLU(Rectified Linear Unit，ReLU)函数以SiLU(Sigmoid Linear Unit, SiLU) 函数等，这些函数有更好的光滑性，被广泛应用于卷积神经网络。

3.池化层

池化层的工作原理是定 义多个池化核进行池化运算，池化核的主要参数也包含池化核大小等。

最大池化突出局部区域中最重要的信息，而平均池化 更关注于局部区域的平均效果。

4.卷积神经网络的训练

卷积神经网络工作流程，可分为训练阶段和预测阶段两个阶段。卷积神经网络的 工作流程可分为训练阶段和预测阶段。以图像分类为例，在预测阶段，网络通过卷积 层、激活函数、池化层等操作对数据进行前向计算，从而获取不同的特征图，如相对 简单的纹理特征和更加丰富、抽象的语义信息，最后整合这些特征信息，并执行推理 以获取结果；在训练阶段，利用反向传播算法、损失函数、优化算法，使网络有效学 习图像相关特征及相应映射关系。网络的训练和预测阶段涉及不同的操作和方法，但 都是卷积神经网络的重要组成部分。

5.反向传播算法

误差反向传播算法(Backpropagation，BP)是训练人工神经网络最主要的方法。

6.损失函数

       常见的损失函数有均方误差损失函数、交叉熵损失函数和基于 IOU(Intersection over Union, IOU)的系列损失函数，网络中为更新损失函数(Loss Function)的相关参数， 需要进行偏导计算，通过计算损失函数得到损失值，该值将衡量预测值与真实值之间 的差距。

7.优化算法

       常见的优化算法有 SGD 算法[48]、Momentum 算法[49]以及 Nesterov 算法等，梯度下 降法是深度学习模型最常用的优化算法。

8.基于卷积神经网络的目标检测

目标检测是一种应用广泛的计算机视觉技术，能够对图片、视频中的目标进行分 类和定位，基于卷积神经网络的目标检测算法主要分为 Two-stage 和 One-stage 两种类 型。 Two-stage 算法会先生成一些候选框，再对每个候选框进行分类和定位优化。虽然 它们的准确率通常较高，但需要更多时间和计算资源。而 One-stage 算法则能在特征解码时，一并生成目标所属的种类和区域信息，在执行速度上更具优势，近年来已不断 优化，在检测精度比肩甚至超过了 Two-stage 算法。常见的 Two-stage 算法有 RCNN 系 列，如 R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCN等；常见的 One-stage算法有 YOLO系 列，如 YOLOv1~v8 和 YOLOX 等

9.基于卷积神经网络的图像分割

       采用卷积神经网络进行特征提取，使用反卷积层进行特征恢复，从而实现对图像深层语 义的理解和精确的像素级别分割。其中，三种常见的语义分割模型包括：FCN、UNet 和 DeepLab。