卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别、图像分类等计算机视觉任务中表现优异的神经网络。它通过模仿人类视觉系统的处理方式，对图像进行特征提取，从而实现对图像内容的理解和分类。
CNN 的工作原理
CNN 的核心思想是卷积和池化操作。以下是 CNN 的工作原理：
- 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层通过卷积核（filter）对输入图像进行局部特征提取。每个卷积核对应一种特征，例如边缘、纹理等。
- 激活函数（Activation Function）：激活函数对卷积层输出的特征进行非线性变换，增强网络的表达能力。
- 池化层（Pooling Layer）：池化层通过降低特征图的空间分辨率，减少参数数量，提高计算效率。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将池化层输出的特征图展开成特征向量，然后通过全连接层进行分类。
CNN 的应用
CNN 在计算机视觉领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像分类：例如，识别图片中的动物、植物、物体等。
- 目标检测：例如，检测图片中的车辆、行人等。
- 图像分割：例如，将图片中的前景和背景分离。
- 图像修复：例如，修复破损的图片。
- 图像生成：例如，生成新的图像。
学习资源
想要深入了解 CNN 技术的朋友，可以参考以下学习资源：
CNN 图解