機(jī)器視覺系統(tǒng)中常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要包括以下幾種：

1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network, FNN）：

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之一，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。

信息從輸入層開始，經(jīng)過隱藏層的處理，最終到達(dá)輸出層。

每一層的神經(jīng)元只與下一層的神經(jīng)元相連，不存在跨層連接或反饋連接。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、分類問題等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，如圖像識別任務(wù)。

2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)最經(jīng)典的模型結(jié)構(gòu)，它仿照生物的視知覺機(jī)制構(gòu)建。

通過卷積核提取輸入數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，經(jīng)過多次網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換，得到想要的輸出。

CNN在圖像識別、圖像分類等任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動學(xué)習(xí)并提取圖像中的特征。

3. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）：

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其連接圖中定向了循環(huán)，這意味著可以按照箭頭回到開始的地方，具有復(fù)雜的動態(tài)。

RNN主要用于處理序列數(shù)據(jù)，如時(shí)間序列分析、語音識別等。

在機(jī)器視覺中，RNN可以用于處理視頻序列等動態(tài)圖像數(shù)據(jù)。

還有一些其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在機(jī)器視覺系統(tǒng)中也有應(yīng)用，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。這些架構(gòu)在不同的機(jī)器視覺任務(wù)中發(fā)揮著各自的優(yōu)勢，共同推動了機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展。