卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、分类等任务的重要模型。以下是一些关于CNN的基础知识和应用案例。

基础概念

  • 卷积层：卷积层是CNN的核心，用于提取图像特征。
  • 池化层：池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
  • 全连接层：全连接层用于将卷积层提取的特征进行分类。

应用案例

  • 图像分类：例如，使用CNN对猫和狗进行分类。
  • 目标检测：例如，使用Faster R-CNN进行物体检测。
  • 图像分割：例如，使用U-Net进行医学图像分割。

深度学习平台

想要学习CNN，以下是一些常用的深度学习平台：

图片展示

猫咪图像

Cat

狗狗图像

Dog

以上是CNN的一些基础知识和应用案例。希望对您有所帮助！