卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。CNN通过学习图像的特征来识别和分类图像中的对象。

CNN 简介

CNN的基本结构由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低特征的空间维度，全连接层用于分类。

  • 卷积层：通过卷积操作提取图像的特征。
  • 池化层：降低特征图的空间维度，减少计算量。
  • 全连接层：将特征图中的所有特征连接起来，进行分类。

CNN 应用

CNN在许多领域都有广泛的应用，包括：

  • 图像识别：例如，识别图片中的物体、场景和人物。
  • 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗等。
  • 目标检测：例如，检测图片中的物体位置和类别。

扩展阅读

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图片示例

Convolutional Neural Network

CNN Architecture