全卷积神经网络研究综述

• 全文链接
• 请求原文

作   者：

章琳;  袁非牛;  张文睿;  曾夏玲; 

作者机构：

江西科技师范大学数学与计算机科学学院;  上海师范大学信息与机电工程学院; 

关键词：

视觉研究;  卷积计算;  全卷积神经网络;  深度学习; 

期刊名称：

计算机工程与应用

基金项目：

基于Gabor卷积网络的多隐层高斯过程烟雾特征建模研究

i s s n：

1002-8331

年卷期：

2020 年 01 期

页   码：

25-37

摘   要：

近年来,全卷积神经网络发展迅猛,在多个视觉研究领域表现出了非常亮眼的成绩。重点收集了近几年的高质量文献,对其中提出的全卷积方法进行分析总结,力求让读者通过对研读,对全卷积神经网络的关键技术、研究现状和最新进展有一个比较全面的了解。将收集到的文献,按照研究领域的不同进行分类汇总,重点提取几个研究非常活跃的领域,详细介绍一些非常具有代表性的算法,并重点介绍了各种方法的精髓所在,同时还对近一年来的最新研究进展进行了概述。通过对大量文献的梳理研究,总结出全卷积神经网络在近几年取得的成就,分析各种方法的优缺点,根据全卷积神经网络目前还存在的一些问题,归纳出未来可能的发展方向。