一、概论
以图像识别来举例，比如我们让计算机如何识别一张猫的图片识别出猫呢？
老式的计算机视觉是如何做的呢？
比如OpenCV：
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- 首先理解很多算法，比如如何检测线条（Edge Detection)
- 如何做形态学变化等
- 根据我们的知识， 经验， 脑洞来设计很多特征；
- 用这些特征去比对一张图像是不是猫。
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这样做存在的问题呢？
每一种不同的物件，我们都得去设计特征。 这样的人工智能主要是人工，而不是只能。
老式的流程： 原始数据 ——> 人工特征提取 ——> 算法 ——> 结果
卷积要解决的问题就是自动的特征提取（Feature Extraction)
卷积神经网络：
原始数据 ——> 卷积网络 ——> 算法 ——> 结果 #其中 卷积网络 + 算法 称为 深度学习