卷积神经网络 (CNN) - 计算机视觉的强大工具

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network，CNN) 是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉领域，特别是图像识别任务。

卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积操作提取输入图像的特征，池化层通过降采样操作减少特征图的尺寸，全连接层通过将特征图展平并与权重矩阵相乘来进行分类或回归。

卷积层的主要作用是在图像上滑动一个小的滤波器 (也称为卷积核)，通过卷积操作将图像的局部区域与滤波器进行卷积运算，得到特征图。卷积操作可以提取图像的局部特征，例如边缘、纹理等。

池化层的主要作用是对特征图进行降采样操作，减少特征图的尺寸和参数数量。常见的池化操作有最大池化和平均池化，它们分别选择局部区域的最大值和平均值作为输出。

全连接层的主要作用是将特征图展平，并与权重矩阵相乘得到最终的输出。全连接层可以学习到输入特征与输出标签之间的复杂映射关系。

卷积神经网络通过多层卷积、池化和全连接层的堆叠，可以提取出图像的高级语义特征，并进行图像分类、目标检测等任务。近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了很多重要的突破，例如在 ImageNet 图像分类挑战赛中取得了较佳的成绩。