卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别、图像分类等任务。CNN通过模仿人类视觉系统的工作原理，能够自动从原始图像中提取特征，并进行分类。

CNN的基本结构

CNN主要由以下几个部分组成：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行组合，进行最终的分类。

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，在图片中检测出人脸、车辆等目标。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域，例如，将图片分割为前景和背景。

扩展阅读

想要了解更多关于卷积神经网络的知识，可以阅读以下文章：

CNN结构图