卷积神经网络（CNN）的应用场景 🎯

卷积神经网络因其在图像处理领域的卓越表现，被广泛应用于以下场景：

1. 图像识别 🖼️

• 通过卷积层提取局部特征，实现对物体、人脸、场景等的自动分类
• 
• 示例：医疗影像分析（如X光片、CT扫描）中检测病灶

2. 目标检测 🔍

• 结合区域提议网络（RPN）和分类模块，定位并识别图像中的多个对象
• 
• 示例：自动驾驶中的交通标志识别与车辆追踪

3. 图像分割 🧩

• 使用全卷积网络（FCN）对图像像素进行逐点分类，实现精准区域划分
• 
• 示例：卫星图像中的土地利用分类

4. 风格迁移 🎨

• 通过卷积层捕捉艺术风格特征，将一张图像转换为特定画风
• 
• 示例：将普通照片转化为梵高风格的油画

5. 视频分析 🎬

• 延伸CNN至时序数据，用于动作识别、视频摘要等任务
• 
• 示例：监控视频中的人流密度估算

如需深入了解CNN的基本原理，可访问 卷积神经网络概述 进行学习。