🚀 项目简介
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要分支，广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。以下是本站精选的几个 CNN 项目资源：
📚 项目列表
图像分类
使用 CNN 实现 CIFAR-10 数据集的自动分类，包含 PyTorch 和 TensorFlow 示例代码
点击查看完整教程目标检测
基于 YOLOv8 的实时物体检测系统，支持多种场景的精准识别图像生成
通过生成对抗网络（GAN）实现风格迁移与图像合成，附带完整训练流程
探索更多生成模型医学影像分析
专注肺部CT、皮肤癌检测等医疗领域应用，提供数据预处理与模型优化方案
🧩 技术要点
- ⚙️ 卷积层提取局部特征
- 🔄 池化层降低空间维度
- 🧠 激活函数（ReLU/Sigmoid）增强非线性表达
- 📈 损失函数优化模型参数
📈 实战案例
| 项目名称 | 应用场景 | 模型规模 | 准确率 |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 | 图像分类 | 中等 | 93.2% |
| MobileNetV3 | 移动端识别 | 轻量级 | 91.5% |
| U-Net | 医学影像分割 | 复杂 | 98.7% |