卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动从原始图像中提取特征，并最终进行分类或回归。

CNN 的基本结构

CNN 的基本结构通常包括以下几个部分：

  • 输入层：接收原始图像数据。
  • 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
  • 池化层：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  • 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行融合，并输出最终结果。

CNN 的优势

  • 局部感知：CNN 能够自动从图像中提取局部特征，例如边缘、角点等。
  • 平移不变性：CNN 对图像的平移具有不变性，即图像平移后，CNN 的输出不会发生变化。
  • 参数共享：CNN 在卷积层中使用了参数共享机制，减少了模型参数的数量，降低了计算量。

CNN 的应用

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

  • 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗、汽车等。
  • 目标检测：例如，在图像中检测并定位出特定目标。
  • 图像分割：例如，将图像分割为前景和背景。

扩展阅读

想要了解更多关于 CNN 的知识，可以阅读以下文章：

CNN 结构图