卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，广泛应用于图像识别、物体检测等领域。本文将简要介绍CNN的基本原理和应用。

CNN原理

CNN通过模拟人类视觉系统中的神经元结构，通过卷积层、池化层和全连接层等结构，实现对图像的自动特征提取。

  • 卷积层：通过卷积核在图像上滑动，提取局部特征。
  • 池化层：降低特征图的分辨率，减少计算量，同时保持重要特征。
  • 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行融合，进行分类或回归。

CNN应用

CNN在图像识别、物体检测、图像分割等领域有着广泛的应用。

  • 图像识别：例如，识别图片中的动物、植物等。
  • 物体检测：例如，在图片中检测出人、车等物体。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域，例如，分割出道路、建筑物等。

CNN结构示意图

深度学习资源

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