《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

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1.【人脸识别与管理系统开发】	2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】
3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】	70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】	72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

深度学习架构1：Lenet

LeNet架构：卷积神经网络的基础

LeNet架构由Yann LeCun和他的团队在20世纪80年代后期创建，是图像识别任务的开创性模型。它的诞生为现代卷积神经网络（CNN）奠定了基础，它引入了卷积层、池化层和全连接层等技术，采用分层设计来捕捉图像中的空间层次。LeNet在数字识别中发挥了关键作用，并激发了深度学习的许多进步。

LeNet的关键细节

• LeNet是为识别手写数字而开发的，特别是支票上的邮政编码数字识别。
• 使用的数据集：它首先应用于MNIST数据集，该数据集由手写数字（0-9）组成，并被广泛用作图像分类任务的基准。

网络结构概述

LeNet-5是最著名的版本，由七层组成，包括卷积层、池化层和全连接层。以下是每一层的细分：

1. 输入层：接受大小为32×32的灰度图像。
2. C1 -卷积层：使用6个大小为5×5的过滤器，步长为1，生成大小为28×28的特征图。
3. S2 - 平均池化层：使用2×2的内核大小和2的步幅进行平均池化，将特征映射减少到14×14。
4. C3 -卷积层：使用16个大小为5×5的过滤器，步长为1，输出大小为10×10的特征图。
5. S4 -子采样（池化）层：再次应用平均池化，得到大小为5×5的特征图。
6. C5 -全连接卷积层：该层有120个神经元，每个神经元连接到上一层的所有5x 5特征图。
7. F6 -全连接层：包含84个神经元。
8. 输出层：使用softmax激活函数输出10个类别（数字0-9）的概率。

结构特点

LeNet是早期成功的深度学习模型之一，其特点如下：

• 层次化结构：
  LeNet由多个层次组成，包括卷积层、池化层和全连接层，这种层次化的设计可以逐步提取图像的特征。
• 卷积层（Convolutional Layers）：
  使用卷积层来提取图像中的空间特征，通过卷积核与输入图像进行卷积操作，生成特征图。
• 下采样层（Subsampling Layers）：
  也称为池化层，用于降低特征图的维度，同时保留重要信息。LeNet使用平均池化（Average Pooling）。
• 非线性激活函数：
  在卷积层和全连接层之后使用Sigmoid或双曲正切（Tanh）作为激活函数，引入非线性因素，增强网络的表达能力。
• 全连接层（Fully Connected Layers）：
  在网络的最后几层使用全连接层，将学到的特征图映射到最终的分类结果上。
• 参数共享：
  卷积层中的卷积核在整张图像上滑动时，其参数是共享的，这大大减少了模型的参数数量，降低了计算复杂度。
• 局部连接：
  卷积层的神经元只与输入数据的一个局部区域连接，这反映了图像的局部性质，使得网络能够识别图像中的局部模式。
• 较少的参数数量：
  由于参数共享和局部连接，LeNet相比于全连接网络具有更少的参数，这使得模型更加高效，且在当时的计算资源下能够训练。
• 序列化模型：
  LeNet的结构是序列化的，即每一层的输出都是下一层的输入，这种流水线式的处理方式适合于处理序列数据。

计算卷积后图像大小的公式

LeNet的优势

• 高效的特征提取：卷积层有效地捕获图像中的空间层次，这使得该模型对图像数据特别有效。
• 减少的参数计数：池化层减少了空间大小，降低了参数计数和计算负载。
• 基础设计：LeNet的设计引入了现代CNN架构所基于的几个原则，包括AlexNet、VGG和ResNet。

实现代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets
import numpy as np# Load and preprocess the MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # Normalize pixel values
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)  # Add a channel dimension for grayscale
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)model = Sequential()
model.add(Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='tanh', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='tanh'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(120, activation='tanh'))
model.add(Dense(84, activation='tanh'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))# Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}')

总结

LeNet的成功证明了卷积神经网络在图像识别任务中的有效性，并为后续的深度学习模型如AlexNet、VGGNet等提供了灵感。尽管现代的CNN模型在结构和复杂度上已经远远超过了LeNet，但LeNet的一些基本思想和原则仍然在当代的深度学习模型中得以保留。

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