卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像识别、图像分类、图像分割等视觉任务的深度学习模型。它在计算机视觉领域取得了巨大的成功，是当前最热门的深度学习模型之一。
CNN的基本原理
CNN通过模仿人类视觉系统的工作原理，通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动学习图像中的特征。
- 卷积层：卷积层是CNN的核心部分，通过卷积操作提取图像的特征。
- 池化层：池化层对卷积层提取的特征进行降维，减少参数数量，提高模型的鲁棒性。
- 全连接层：全连接层将池化层提取的特征进行线性组合，输出最终的分类结果。
CNN的应用
CNN在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：例如，识别图片中的物体、场景等。
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗、植物等类别。
- 图像分割：例如，将图片分割为前景和背景。
- 目标检测：例如，检测图片中的物体位置。
扩展阅读
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以下是一些卷积神经网络在图像识别中的应用示例：