卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，在图像识别、视频分析等领域有着广泛的应用。本教程将简要介绍CNN的基本概念、结构和应用。
基本概念
CNN是一种特殊的神经网络，它能够自动从原始数据中提取特征，特别适合处理图像数据。
CNN的结构
CNN主要由以下几个部分组成：
- 卷积层：提取图像中的局部特征。
- 池化层：降低特征的空间分辨率，减少计算量。
- 全连接层：将提取的特征进行融合，进行分类。
应用
CNN在图像识别、目标检测、视频分析等领域有着广泛的应用。以下是一些典型的应用场景：
- 图像分类：例如，识别图片中的猫、狗等。
- 目标检测：例如，在视频中检测行人和车辆。
- 图像分割：例如，将图像中的不同区域进行分割。
扩展阅读
想要深入了解CNN，可以参考以下资源：
Convolutional Neural Network