什么是卷积神经网络（CNN）？

卷积神经网络是一种专为图像处理设计的深度学习架构，通过卷积层提取局部特征，池化层降低空间维度，并结合全连接层实现分类或定位。其核心优势在于自动学习图像的层次化特征，广泛应用于计算机视觉领域。

🛠️ 核心组件：

  • 卷积层（Convolution Layer）：使用滤波器（kernel）滑动扫描图像
  • 池化层（Pooling Layer）：常用最大池化（Max Pooling）进行特征降维
  • 激活函数（ReLU）：引入非线性，增强模型表达能力
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：最终分类决策层

CNN目标检测的实现步骤

  1. 数据准备

    • 使用标注工具（如LabelImg）生成YOLO格式标签
    • 常见数据集：COCO、PASCAL VOC、自定义数据集
    目标检测数据集

  2. 模型构建

    • 基础架构：Darknet、ResNet、YOLOv8等
    • 常用框架：TensorFlow、PyTorch、Keras
    YOLO网络结构

  3. 训练过程

    • 使用损失函数（如交叉熵）优化参数
    • 监控指标：mAP（平均精度）、FPS（帧率）
    CNN训练曲线

  4. 模型评估

    • 测试集验证：计算IoU（交并比）与准确率
    • 可视化结果：使用OpenCV展示检测框
    目标检测结果示例

  5. 模型部署

    • 实时检测：集成到摄像头或视频流
    • 移动端应用：使用TensorFlow Lite优化模型
    CNN部署应用

扩展学习资源

📌 提示：实际应用中建议使用预训练模型（如YOLOv8）进行迁移学习，可显著提升检测效果与训练效率。