Convolutional Neural Networks (CNN) 是深度学习领域中的一种重要模型，尤其在图像识别和计算机视觉任务中表现卓越。本文将简要介绍 CNN 的工作原理和应用场景。

CNN 工作原理

CNN 的核心思想是通过卷积操作提取图像特征。以下是 CNN 的一些基本组成部分：

  • 卷积层 (Convolutional Layer): 通过卷积核对输入图像进行卷积操作，提取图像局部特征。
  • 激活函数 (Activation Function): 对卷积层的输出进行非线性变换，增强模型的表达能力。
  • 池化层 (Pooling Layer): 对特征图进行下采样，降低特征维度，减少计算量。
  • 全连接层 (Fully Connected Layer): 将低维特征映射到高维空间，实现分类或回归任务。

CNN 应用场景

CNN 在许多领域都有广泛应用，以下是一些常见场景：

  • 图像识别：识别图像中的物体、场景或人物。
  • 目标检测：检测图像中的物体位置和类别。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域或类别。
  • 图像生成：生成新的图像或改进现有图像。

扩展阅读

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CNN 模型结构图