本文介绍了卷积神经网络在图像分类任务中应用的不同架构，从 LeNet-5 到最新的 SENet 模型。同时比较了各个模型的性能差异和训练细节。

May, 2019

本文旨在深入探究 CNN 中的特征方面，发现 CNN 特征映射可用于随机森林和 SVM，以产生超越原始 CNN 的分类结果；使用较低层次的特征可以获得更好的分类结果。

Jul, 2015

使用深度卷积神经网络在野外通过摄像监控自动识别动物种类的方法，优于之前的尝试，证明了在摄像监控的图像中，识别可以自动化。

Mar, 2016

本文简要介绍了卷积神经网络（CNN），讨论了最近发表的论文和开发这些出色的图像识别模型的新技术。CNN 主要用于解决难以处理的图像驱动的模式识别任务，并采用精确而简单的结构，为人工神经网络提供了一个简化方法。

Nov, 2015

野生动物种类的自动识别与行为分析是野外生态研究和动物保护的重要技术之一。该研究利用深度卷积神经网络技术，对 320 万张 “快照大草原” 数据集中涵盖的 48 种动物进行识别、计数、行为描述分析，自动提取数据并有效地提高数据分析的效率。

Mar, 2017

本研究使用深度学习技术中的卷积神经网络与传统算法来进行植物幼苗分类，以达到增加农作物产量、提高生产效率与自动化种植的目的。

Nov, 2018

本文从深度卷积神经网络的内在分类入手，将现有研究成果归纳为七大类，即空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道增强和注意力，同时介绍 CNN 组件的基础理解、当前挑战和应用领域。

Jan, 2019

本研究使用计算机视觉领域的深度学习技术，包括目标检测、跟踪、分割和边缘检测，尝试解决动物进入人类居住区的自动检测问题。该研究提出了一种半自动的合成数据生成方法，以训练在真实环境下进行部署的模型。实证结果表明，检测器无法从动物在其自然栖息地的训练图像中推广到人造环境的部署场景。本研究提供了用于进一步研究的代码和数据。

Oct, 2019

本研究提出了一种基于卷积神经网络的方法，适应性地学习鉴别特征以识别典型的图像处理操作，其优于基于手工特征及三个与图像隐写和 / 或取证有关的基于卷积神经网络的方法，且取得了最先进的结果。

Sep, 2017

本研究概述了基于卷积神经网络体系结构的人类动作识别和姿态估计方法，并将其用于动物行为分类的技术进化及其架构适应性的分析。

Jan, 2023