卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别、图像分类和目标检测等领域表现出色的神经网络架构。本文将为您介绍CNN的基本概念、结构和应用。

CNN基本概念

CNN是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动从输入数据中提取特征。

CNN结构

CNN的基本结构如下：

  1. 输入层：接收原始图像数据。
  2. 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
  3. 激活函数：引入非线性，增强模型的表达能力。
  4. 池化层：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  5. 全连接层：将特征图转换为向量，用于分类或回归任务。

CNN应用

CNN在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像识别：如物体识别、场景识别等。
  • 图像分类：如人脸识别、动物识别等。
  • 目标检测：如行人检测、车辆检测等。
  • 图像分割：将图像分割成多个区域，用于医学图像分析等。

扩展阅读

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Convolutional Neural Network