卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，它特别适用于图像识别、图像分类、目标检测等领域。CNN通过模拟人脑视觉感知机制，能够自动提取图像中的特征。

CNN的基本结构

  1. 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
  2. 激活函数（Activation Function）：对卷积层的输出进行非线性变换，增加模型的非线性能力。
  3. 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  4. 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行组合，用于分类或回归任务。

CNN的应用

  • 图像识别：例如，识别猫狗、植物等。
  • 目标检测：例如，检测图像中的车辆、行人等。
  • 图像生成：例如，生成新的图像或修复损坏的图像。

CNN结构示意图

更多关于CNN的信息，请访问卷积神经网络介绍。