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 📚。