物体识别的卷积神经网络模型

回答: 物体识别的卷积神经网络模型最早由Yann LeCun等人在1989年提出\[1\]。卷积神经网络（CNNs）在物体识别中具有广泛的应用。通过使用卷积层和池化层，CNN可以有效地提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类。这种模型可以学习到图像中的局部特征，并具有平移不变性和局部连接性的特点，使其在物体识别任务中表现出色。卷积神经网络的形状识别应用是其中之一，它可以对物体的形状进行分析和识别，为三维图像识别提供基础\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卷积神经网络数学建模,常见卷积神经网络模型](https://blog.csdn.net/ynca67269/article/details/126786252)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [语音识别 卷积神经网络,卷积神经网络 图像识别](https://blog.csdn.net/aifamao6/article/details/126581964)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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