卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习的核心技术之一，广泛应用于图像处理领域。以下是其典型应用场景：

🎯 1. 图像识别与分类

CNN通过卷积层提取图像特征，实现高效的目标检测。例如：

  • 手写数字识别（如MNIST数据集）
  • 人脸识别（如人脸识别系统）
  • 医学影像分析（如肿瘤检测）
图像识别_应用案例

📽️ 2. 视频动作识别

利用CNN处理视频帧序列，分析人体动作或行为模式：

  • 体育赛事动作分析
  • 安防监控行为检测
  • 虚拟主播姿态控制
视频分析_技术原理

🖼️ 3. 图像生成与风格迁移

通过生成对抗网络（GAN）与CNN结合：

  • 艺术风格迁移（如梵高画风转换）
  • 图像超分辨率重建（如低清转高清）
  • 图像修复（如补全破损画面）
图像生成_创意案例

📚 扩展阅读

如需深入了解CNN架构设计，可访问：
卷积神经网络结构详解

🌐 其他语言资源

英文资料可参考：
Convolutional Neural Networks Applications

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