深度学习图像教程 🖼️

深度学习在图像处理领域取得了革命性突破，以下内容将帮助您快速入门：

核心概念 🧠

• 卷积神经网络（CNN）：通过卷积层提取图像特征
• 图像分类：识别图片中的物体或场景（如猫/狗识别）
• 目标检测：定位并识别图像中的多个物体
• 图像生成：使用GAN等技术创造新图像

技术原理 🔍

1. 卷积操作：通过滤波器（kernel）滑动扫描图像
2. 池化层：缩小特征图尺寸（如Max Pooling）
3. 全连接层：将特征转化为最终分类结果
4. 损失函数：交叉熵（Cross-Entropy）用于分类任务

应用案例 🌐

• 医学影像分析：辅助诊断X光片/CT扫描
• 自动驾驶：实时识别交通标志和行人
• 艺术创作：风格迁移（如油画/水彩效果）
• 安防监控：人脸识别与行为分析

学习资源 📘

• 深度学习基础教程（推荐前置学习）
• PyTorch官方图像处理文档
• TensorFlow图像识别案例库

如需进一步了解图像生成技术，可访问 深度学习生成模型专题 获取更多实践案例。