卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，它广泛应用于图像识别、物体检测、图像分割等领域。以下是一些关于CNN的基础知识和应用实例。

CNN的基本结构

CNN主要由以下几个部分组成：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心，用于提取图像的特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将提取的特征进行分类。

CNN的应用实例

  • 图像识别：CNN可以用于识别图像中的物体，例如识别猫、狗等。
  • 物体检测：CNN可以用于检测图像中的物体，并给出物体的位置和类别。
  • 图像分割：CNN可以用于将图像分割成不同的区域，例如分割出道路、建筑物等。

扩展阅读

更多关于CNN的知识，可以参考以下链接：

CNN结构图