卷积神经网络在计算机视觉中的应用

卷积神经网络在计算机视觉中的应用

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。它通过模拟人类视觉系统的工作原理，可以自动从图像中提取特征，并用于图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等任务。本文将详细介绍卷积神经网络在计算机视觉中的应用，并提供相应的源代码。

一、图像分类
图像分类是计算机视觉中最常见的任务之一，即将输入的图像分为不同的类别。卷积神经网络通过层层堆叠的卷积层、池化层和全连接层，可以自动学习图像中的特征，并用于分类任务。下面是一个简单的图像分类的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义卷积神经网络模型
class CNN