卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种经典的深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。下面将为您介绍CNN的基本概念、结构和应用。
CNN的基本原理
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对图像进行特征提取和分类。
卷积层
卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。每个卷积核负责提取图像中的特定特征，如边缘、纹理等。
池化层
池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。常见的池化方式有最大池化和平均池化。
全连接层
全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行组合，并通过全连接的方式输出最终的分类结果。
CNN的应用
CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域有着广泛的应用。
图像识别
CNN可以用于识别图像中的物体，如人脸识别、物体分类等。
目标检测
CNN可以用于检测图像中的目标，并定位其位置。
图像分割
CNN可以用于图像分割，将图像中的每个像素分类到不同的类别。
扩展阅读
如果您想了解更多关于CNN的信息，可以阅读以下文章：
CNN结构图