CNN 基础教程

深度学习中的卷积神经网络（CNN）是一种强大的图像识别和处理工具。本教程将为您介绍 CNN 的基本概念、结构和应用。

CNN 简介

CNN 是一种特殊的神经网络，专门用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN 通过学习图像的局部特征，能够识别出图像中的对象。

CNN 结构

CNN 通常由以下几个部分组成：

• 卷积层（Convolutional Layers）：卷积层是 CNN 的核心部分，用于提取图像特征。
• 池化层（Pooling Layers）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
• 全连接层（Fully Connected Layers）：全连接层用于将特征图映射到输出类别。

CNN 应用

CNN 在图像识别、物体检测、图像分割等领域有着广泛的应用。

图像识别

CNN 可以用于识别图像中的对象，如图像分类。

• 例子：使用 CNN 对猫狗图片进行分类。

物体检测

CNN 可以用于检测图像中的物体，并给出其位置。

• 例子：使用 CNN 对图像中的车辆进行检测。

图像分割

CNN 可以用于将图像分割成不同的区域。

• 例子：使用 CNN 对医学图像进行分割。

扩展阅读

想要了解更多关于 CNN 的内容，可以阅读以下教程：

• CNN 深入理解

Convolutional Neural Network