卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。本教程将简要介绍CNN的基本概念、结构和应用。

CNN结构

CNN主要由以下几部分组成：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行线性组合，输出最终结果。

CNN应用

CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域有着广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

  • 图像分类：例如，对图片进行猫狗分类。
  • 目标检测：例如，在视频中检测行人或车辆。
  • 图像分割：例如，将图像分割成前景和背景。

扩展阅读

想要深入了解CNN，可以阅读以下资源：

图像示例

以下是一个简单的CNN结构示意图：

CNN_structure

希望这份教程能帮助您更好地理解CNN。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。👋