卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和图像处理。下面是一些关于卷积神经网络的基础知识和应用场景。

基础知识

  • 卷积层：CNN的核心层，通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层：降低特征图的维度，减少计算量。
  • 全连接层：将提取的特征映射到类别。

应用场景

  • 图像分类：如人脸识别、物体检测等。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域。
  • 目标检测：识别图像中的物体并定位其位置。

卷积神经网络示意图

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