卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习模型,旨在处理图像等结构化网格数据。它使用卷积层来提取边缘,纹理和模式等特征,使其在图像识别,分类和分割任务中非常有效。该架构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层将过滤器应用于输入数据,生成捕获基本细节的特征图。池化层然后降低空间维度,保留重要特征,同时降低计算成本。Cnn广泛用于面部识别,对象检测和医学成像等应用中。例如,在自动驾驶中,cnn帮助识别行人、车辆和交通标志,使汽车能够做出明智的决策。
哪些行业使用计算机视觉?

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