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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测、语义分割等。它借鉴了生物视觉系统的结构，尤其是大脑皮层中的视觉处理机制，通过卷积层、池化层、全连接层等构建出层次化的特征提取系统。 1. **卷积层**：是CNN的核心组件，通过卷积核（滤波器）在输入图像上滑动，执行点积操作，生成特征映射。卷积层可以捕获局部特征，如边缘、纹理等，并且参数共享方式减少了模型复杂度。 2. **激活函数**：如ReLU（Rectified Linear Unit）在卷积层之后应用，引入非线性，使得模型能学习更复杂的模式。ReLU函数在负值区域设置为零，保留正值不变，简化了优化过程。 3. **池化层**：用于下采样，减小数据维度，提高计算效率，同时保持重要的空间信息。常见的池化方式有最大池化和平均池化。 4. **YOLO（You Only Look Once）**：是一种实时目标检测系统，以其高效性和准确性受到广泛关注。YOLO将图像划分为网格，每个网格负责预测一个或多个对象，同时进行边界框定位和类别识别。 5. **VGG（Visual Geometry Group）**：由牛津大学提出，以其深而窄的网络结构著名，使用较小的卷积核（3x3），通过多层堆叠增加网络深度，提高了图像分类性能。 6. **ResNet（Residual Network）**：由微软研究团队提出，解决了深度网络训练时的梯度消失问题，通过残差块（Residual Block）实现信号的直接跳过，使网络能有效学习更深的层级。 7. **ShuffleNet**：针对移动设备的低功耗需求，提出了一种高效的卷积网络结构。它采用通道shuffle操作和分组卷积，平衡了计算量和精度，实现了在资源有限的环境下高性能的模型运行。 8. **Transformer**：最初用于自然语言处理，但近年来已被引入到计算机视觉领域。Transformer依赖自注意力机制，可以捕捉全局依赖关系，对序列数据的处理表现优异。在CV领域，如ViT（Vision Transformer）将图像切分为固定大小的patches，然后转化为序列进行处理。 9. **Inception网络**：由Google提出，其核心是多尺度信息处理，使用不同大小的卷积核并行处理输入，再通过合并不同尺度的特征，增加了模型的表达能力。 这些经典的卷积神经网络模型代表了深度学习在图像处理领域的巨大进步，它们的创新点和优势为后续的网络设计提供了重要启示。在毕业设计或论文中，深入理解和应用这些模型，能够提升研究的质量和深度。