深度学习中的卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域中的一项关键技术。CNN通过模仿人脑视觉皮层的结构和功能，能够有效地识别图像中的特征，从而在图像分类、目标检测等任务中表现出色。

CNN 简介

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种特殊的多层神经网络，主要用于图像识别和图像处理。CNN的基本结构包括：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
  • 激活函数（Activation Function）：引入非线性因素，增强网络的表达能力。
  • 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的分辨率，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行融合，进行最终的分类或预测。

CNN 工作原理

  1. 卷积层：通过卷积核（filter）与图像进行卷积操作，提取图像的局部特征。
  2. 激活函数：通常使用ReLU函数，将卷积层输出的特征转换为非线性值。
  3. 池化层：通过最大池化或平均池化，降低特征图的分辨率，减少数据量。
  4. 全连接层：将池化层输出的特征进行融合，并通过softmax函数进行分类。

CNN 应用

CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如：

  • 图像分类：如ImageNet比赛中的分类任务。
  • 目标检测：如Faster R-CNN、YOLO等算法。
  • 图像分割：如U-Net、DeepLab等算法。
  • 图像生成：如GAN、VAE等算法。

相关资源

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CNN结构图