CNN 简介

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，常用于图像识别和图像处理。CNN 通过卷积层提取图像特征，并使用全连接层进行分类或回归。

CNN 结构

CNN 主要包括以下几个部分：

• 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
• 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的维度，减少计算量。
• 激活层（Activation Layer）：引入非线性，使模型具有学习复杂函数的能力。
• 全连接层（Fully Connected Layer）：将特征图映射到输出层。

CNN 应用

CNN 在图像识别、目标检测、图像分割等领域有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

• 图像分类：例如，识别猫和狗。
• 目标检测：例如，在图像中检测和定位物体。
• 图像分割：例如，将图像分割成前景和背景。

快速入门

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CNN 示例图片

总结

CNN 是一种强大的图像处理工具，在多个领域都有广泛的应用。通过学习 CNN，你可以更好地理解和处理图像数据。