卷积神经网络（CNN）作为深度学习的核心技术之一，在图像处理领域有广泛应用。以下是几个典型的应用案例，帮助你更好地理解其实际价值：
1. 图像分类：猫狗识别系统 🐱🐶
使用CNN对图像进行分类是入门级案例，常用于训练识别猫狗的模型。通过卷积层提取纹理特征，全连接层进行分类决策。
2. 目标检测：自动驾驶中的交通标志识别 🚗🚦
CNN在目标检测中可定位并识别图像中的特定物体，如交通标志。YOLO、Faster R-CNN等算法均基于CNN框架。
3. 图像生成：风格迁移与艺术创作 🎨
通过CNN的卷积和反卷积层，可以实现图像风格迁移，将梵高笔触应用到普通照片上。
4. 医学影像分析：肺部CT结节检测 🏥
CNN在医学领域可辅助医生分析CT影像，自动检测肺部结节等异常结构，提升诊断效率。