卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度学习模型，特别适用于图像识别和处理任务。CNN 通过卷积层和池化层对图像数据进行特征提取，最终输出分类结果。

卷积层

卷积层是 CNN 的核心部分，它通过卷积操作提取图像特征。卷积操作可以看作是滑动窗口在图像上滑动，计算窗口内的局部特征。

池化层

池化层对卷积层输出的特征图进行降采样，减少特征图的大小，从而降低模型的复杂度。常用的池化操作有最大池化和平均池化。

应用

CNN 在图像识别、目标检测、图像分类等领域有着广泛的应用。

图像分类

以下是一个关于图像分类的例子：

  • 输入：一张图片
  • 输出：图片所属的类别

目标检测

以下是一个关于目标检测的例子：

  • 输入：一张图片
  • 输出：图片中所有目标的位置和类别

扩展阅读

想要了解更多关于 CNN 的知识，可以参考以下资源：

CNN 架构图