应用于计算机视觉的卷积神经网络

应用于计算机视觉的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种深度学习模型，特别设计用来处理图像和视频数据。CNN 结构模仿了人眼视网膜的工作原理，通过一系列卷积层、池化层和全连接层相结合，有效地提取图像特征。

1. **卷积层**：这是CNN的核心部分，它包含一组可学习的滤波器或卷积核，这些滤波器会在输入图像上滑动并执行点乘运算，从而捕捉局部的纹理和模式信息。

2. **激活函数**：通常使用ReLU（Rectified Linear Unit），增加网络非线性，使得网络能够学习更复杂的特征组合。

3. **池化层**：如最大池化或平均池化，减小数据尺寸，提高计算效率，并使模型对位置变化具有一定程度的不变性。

4. **全连接层**：将前面卷积层得到的信息转化为高级别的抽象特征后，通过全连接层进行分类或回归任务。

5. **反向传播**：通过训练数据调整网络参数，优化损失函数，实现从像素级别的输入到高层面的标签预测。

CNN 在图像识别、物体检测、人脸识别、分割、风格转换等多个计算机视觉任务中表现出色，极大地推动了该领域的发展。