深度卷积神经网络（Deep CNN）是计算机视觉领域的核心技术之一，通过多层卷积结构自动提取图像特征，广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。以下是其核心要点：
🧠 核心原理
- 卷积层：通过滤波器（kernel）局部感知图像特征，如边缘、纹理
- 池化层：降低空间维度，增强平移不变性（如最大池化、平均池化）
- 激活函数：引入非线性（如ReLU、LeakyReLU）
- 全连接层：最终分类决策
📊 典型应用
- 图像分类：如ResNet、VGG等模型
- 目标检测：YOLO、Faster R-CNN
- 图像生成：GANs中的生成器网络
- 语义分割：U-Net、DeepLab
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