卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于图像识别、图像分类和图像生成等计算机视觉任务的深度学习模型。CNN 通过模拟人类视觉神经元的结构和功能，能够自动从原始图像中提取特征，并进行分类或识别。
CNN 的特点
- 局部感知：CNN 只关注图像的局部区域，而不是整个图像。
- 权值共享：CNN 在不同层的神经元之间共享权值，减少了模型参数数量。
- 平移不变性：CNN 能够识别图像中的物体，即使物体位置发生变化。
- 层次化特征提取：CNN 通过多层神经网络提取图像的层次化特征。
CNN 的结构
CNN 的基本结构包括以下几个部分：
- 输入层：接收原始图像数据。
- 卷积层：提取图像特征。
- 池化层：降低图像分辨率，减少计算量。
- 全连接层：将提取的特征进行分类。
- 输出层：输出最终结果。
CNN 应用
CNN 在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如：
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗等。
- 目标检测：例如，在图片中检测出人脸、车辆等目标。
- 图像分割：将图像分割成多个区域，例如，将图片分割为前景和背景。
- 图像生成：例如，生成新的图像或视频。
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CNN 示意图