卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习技术，主要用于图像识别、图像分类、目标检测等领域。下面将简要介绍卷积神经网络的基本概念和结构。

卷积神经网络结构

卷积神经网络主要由以下几个部分组成：

  • 输入层：输入层接收原始图像数据。
  • 卷积层：卷积层通过卷积操作提取图像特征。
  • 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图映射到输出类别。

卷积神经网络应用

卷积神经网络在图像识别、图像分类、目标检测等领域有着广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：

  • 图像分类：如ImageNet竞赛，通过卷积神经网络对图像进行分类。
  • 目标检测：如Faster R-CNN，通过卷积神经网络检测图像中的目标。
  • 图像分割：如U-Net，通过卷积神经网络对图像进行像素级别的分割。

扩展阅读

想了解更多关于卷积神经网络的知识，可以阅读以下文章：

卷积神经网络结构图