卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，常用于图像识别、物体检测和图像分割等任务。本指南将为您介绍 CNN 的工作原理和常见应用。
CNN 基本概念
- 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心部分，它通过卷积操作提取图像特征。
- 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，并增加模型的鲁棒性。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将低层特征转换为高层的抽象表示。
CNN 应用场景
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗或汽车。
- 物体检测：例如，在图片中检测并定位出所有物体的位置。
- 图像分割：例如，将图片中的物体与背景进行分割。
实践案例
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CNN 模型结构图
总结
CNN 是一种强大的深度学习模型，在图像处理领域有着广泛的应用。希望本指南能帮助您更好地理解 CNN。
注意：本指南内容仅供参考，如有不当之处，敬请指正。