卷积神经网络（ConvNets 或 CNN）是一种深度学习模型，特别适合图像和视频识别任务。它们是许多计算机视觉系统中的重要组成部分，已被用于在各种图像和视频识别任务中实现最先进的结果，包括图像分类、对象检测和分割。
CNN 基于卷积的思想，其中模型将一组过滤器应用于输入图像以学习其特征。过滤器负责检测图像的不同特征，例如边缘、形状和纹理。过滤器应用于图像的不同区域，结果组合形成特征图，然后由网络中的多个层处理以生成最终预测。
CNN 的关键特征之一是池化层的使用，它减少了特征图的空间维度并帮助模型关注图像最重要的特征。这使 CNN 的计算效率更高，并降低了过度拟合的风险。
CNN 的另一个重要特征是它们使用权重共享，其中在输入图像的不同区域使用同一组滤波器。这允许模型学习对图像位置不变的模式和特征。这对于图像识别任务特别有用，因为相同的对象可以出现在图像中的不同位置。
尽管取得了成功，但 CNN 并非没有局限性。CNN 的主要挑战之一是需要大量标记数据来训练模型。这可能既费时又昂贵，特别是对于需要专门注释器的任务。另一个挑战是难以解释模型的内部运作，这可能让人难以理解为什么模型会做出某些预测。
总之，卷积神经网络 (CNN) 是一种强大的深度学习模型，彻底改变了计算机视觉领域。凭借学习图像和视频中的特征和模式的能力，CNN 已成为许多图像和视频识别任务的首选模型。尽管仍有挑战需要克服，但 CNN 及其对计算机视觉领域的持续影响前景光明。
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