卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别、图像分类、目标检测等领域表现优异的深度学习模型。它通过学习图像的局部特征，并将其组合成全局特征，从而实现对图像的识别和分类。
CNN的基本结构
CNN主要由以下几个部分组成：
- 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的局部特征。
- 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，并保持特征的空间不变性。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将低维特征图映射到高维空间，实现分类或回归任务。
CNN的应用
CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：例如，识别图片中的物体、场景等。
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗、汽车等。
- 目标检测：例如，检测图片中的物体位置和类别。
扩展阅读
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下面是一些CNN在图像识别领域的应用示例：