卷积神经网络（Convolutional Neural Network，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神经网络模型。它通过学习图像中的局部特征，从而实现对图像的识别和分类。

CNN 的工作原理

  1. 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局部特征。
  2. 池化层：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量，并保持重要的特征。
  3. 全连接层：全连接层将池化层输出的特征图展平，并通过全连接层进行分类。

CNN 的应用

CNN在以下领域有着广泛的应用：

  • 图像分类：例如，在ImageNet图像分类竞赛中，CNN取得了显著的成果。
  • 目标检测：例如，Faster R-CNN、SSD等模型都是基于CNN的目标检测算法。
  • 图像分割：例如，U-Net等模型在医学图像分割领域取得了很好的效果。

扩展阅读

更多关于CNN的详细内容，您可以参考以下链接：

CNN架构图