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深度学习是近几年的热门研究话题。深度学习受到***学的启示，模拟人脑的认知与表达过程，通过低层信号到高层特征的函数映射，视觉检测，来建立学习数据内部隐含关系的逻辑层次模型。深度学习相比于一般的浅层模型的机器学习方法具有多隐层结构，对大数据具有更好的拟合性。

传统的图像处理仅是单张或为数不多的数字图像的处理，而在今天信息炸的时代，对图像的处理更多地涉及到视频（图像流）的分析，每一副图像可能有数十万个像素点，而一段多帧视频若有成百上千幅图像构成，其数据量足以媲美其他工业的'大数据'。传统的图像物体分类与检测算法及策略难以满足图像视频大数据在处理效率、性能和智能化等方面所提出的要求 。深度学习通过模拟类似人脑的层次结构建立从低级信号到高层语义的映射，以实现数据的分级特征表达，具有强大的视觉信息处理能力，因而， 在机器视觉领域，深度学习的代表--卷积***网络（Convolutional Neural Network， CNN）得以广泛应用。

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