卷积神经网络（CNN）项目指南 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是机器学习领域的重要技术，广泛应用于图像处理、视频分析、自然语言处理等场景。以下是几个精选的CNN项目方向，适合入门和进阶学习：

• 图像分类
  使用CNN识别图片中的物体或场景，例如通过TensorFlow/Keras搭建模型，训练数据集如CIFAR-10或ImageNet。

  

• 目标检测
  结合CNN与区域提议算法（如YOLO、SSD），实现对图像中多个目标的定位与识别。

  

• 图像生成
  基于生成对抗网络（GAN）的CNN变体，如StyleGAN，可生成高质量的图像内容。

  

• 视频分析
  利用3D CNN或时序卷积网络处理视频数据，应用于动作识别、视频摘要等任务。

  

• 自然语言处理
  通过CNN提取文本的局部特征，适用于文本分类、情感分析等任务（需结合一维卷积层）。

  

如需进一步探索CNN相关项目，可访问 机器学习项目列表 获取更多资源 📚。