【人工智能学习】第十三课：理解卷积神经网络（CNNs）和它们在计算机视觉中的应用

第十三课：理解卷积神经网络（CNNs）和它们在计算机视觉中的应用

第十三课：卷积神经网络（CNNs）入门

1. 卷积神经网络简介

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够有效识别和分类图像中的对象。

2. CNN的关键概念

• 卷积层：CNN的核心，用于提取图像中的特征。卷积操作通过滤波器（或称为卷积核）扫描图像，捕捉局部特征。
• 激活函数：常用ReLU（Rectified Linear Unit）作为激活函数，增加非线性，帮助网络学习复杂模式。
• 池化层：用于降低特征维度，减少计算量。最常用的池化操作是最大池化。
• 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征汇总，用于分类或回归任务。

3. CNN的应用

CNN在计算机视觉领域有广泛的应用，包括但不限于：

• 图像分类：识别图像中的主要对象。
• 物体检测：在图像中识别并定位多个对象。
• 图像分割：将图像分割成多个区域，用于进一步的分析或处理。
• 人脸识别：在图像或视频中识别个人