深度学习中的卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，常用于图像识别、图像分类、目标检测等计算机视觉任务。以下是一些关于CNN的基础知识和应用。

CNN基础

• 卷积层：CNN的核心层，用于提取图像特征。
• 池化层：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
• 全连接层：用于分类和回归任务。

CNN应用

• 图像识别：例如，识别图片中的物体、动物等。
• 目标检测：例如，识别图像中的行人、车辆等，并标注其位置。
• 图像分割：将图像分割成不同的区域。

扩展阅读

想要深入了解CNN，可以阅读以下文章：

• 深度学习中的卷积神经网络
• CNN在计算机视觉中的应用

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