卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中一种重要的神经网络结构，它被广泛应用于图像识别、目标检测等领域。本文将简要介绍CNN的基本原理和应用。
CNN的基本原理
CNN的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动从原始图像中提取特征，并学习到具有层次结构的特征表示。
- 卷积层：卷积层是CNN中最基本的层，它通过卷积操作提取图像的局部特征。
- 池化层：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量，同时保留重要特征。
- 全连接层：全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行融合，并输出最终的分类结果。
CNN的应用
CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域有着广泛的应用。以下是一些典型的应用场景：
- 图像识别：例如，在MNIST数据集上识别手写数字。
- 目标检测：例如，在COCO数据集上检测图像中的物体。
- 图像分割：例如，在医学图像中分割出肿瘤区域。
扩展阅读
如果您想更深入地了解CNN，以下是一些推荐的资源：
相关图片
卷积神经网络结构图