卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种前馈神经网络，它被广泛应用于图像识别、物体检测、图像分割等计算机视觉任务。CNN能够自动学习和提取图像中的特征，因此在图像处理领域具有极高的应用价值。
CNN基本结构
CNN的基本结构通常包括以下几个部分：
- 输入层：输入层接收原始图像数据。
- 卷积层：卷积层通过卷积核提取图像特征。
- 激活层：激活层对卷积层输出的特征进行非线性变换。
- 池化层：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
- 全连接层：全连接层将池化层输出的特征进行融合，并输出最终的分类结果。
CNN应用案例
CNN在计算机视觉领域的应用非常广泛，以下是一些典型的应用案例：
- 图像识别：例如，使用CNN识别图像中的猫、狗等物体。
- 物体检测：例如，使用CNN检测图像中的车辆、行人等。
- 图像分割：例如，使用CNN将图像分割成前景和背景。
扩展阅读
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CNN示例