水面垃圾清理机器人的视觉算法研究

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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。

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。