卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种强大的图像识别和特征提取技术。本教程将带你入门 CNN，了解其基本原理和应用。

CNN 简介

CNN 通过模仿人类视觉神经系统的结构，能够自动从图像中提取特征。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

CNN 工作原理

  1. 卷积层：通过卷积核与输入图像进行卷积操作，提取图像局部特征。
  2. 池化层：降低特征图的空间分辨率，减少计算量，同时保持重要特征。
  3. 全连接层：将池化后的特征图展开，输入到全连接层进行分类。

CNN 应用

CNN 在图像识别、目标检测、图像分割等领域有着广泛的应用。

图像识别

CNN 在图像识别任务中表现出色，例如在 ImageNet 数据集上，CNN 的识别准确率已经超过了人类。

目标检测

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，CNN 可以用于检测图像中的物体，并标注其位置。

图像分割

图像分割是将图像中的每个像素分类到不同的类别中，CNN 可以用于实现图像分割。

扩展阅读

更多关于 CNN 的内容，请参考深度学习教程。

CNN 图片示例

卷积神经网络结构示意图：

CNN Structure

卷积操作示例：

Convolution Example