Tiefe Faltungsneuronale Netzwerke in der Computer Vision: eine Übersicht

In den letzten Jahren wurden enorme Fortschritte bei der Anwendung von Deep-Learning (DL)-Techniken in der Computer Vision erzielt. Insbesondere haben tiefe Faltungsneuronale Netzwerke (DCNNs) eine Spitzenleistung auf standardisierten Erkennungsdatensätzen und Aufgaben wie der ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) erreicht. Unter ihnen hat das GoogLeNet-Netzwerk, das auf dem Hebbian-Prinzip und der Skalierungsinvarianz radikal neu gestaltet wurde, den neuen Stand der Technik für Klassifikation und Detektion im ILSVRC 2014 gesetzt. Da es verschiedene Deep-Learning-Techniken gibt, konzentriert sich dieses Übersichtsarbeit auf Techniken, die direkt mit DCNNs zusammenhängen, insbesondere auf diejenigen, die nötig sind, um die Architektur und die Techniken zu verstehen, die im GoogLeNet-Netzwerk verwendet werden.