深度学习在计算机视觉中的应用：基于卷积神经网络的图像分类

一、引言
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和解释图像和视频数据。深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在计算机视觉任务中取得了显著的成果。本文将介绍基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的图像分类方法，展示了深度学习在计算机视觉中的应用。

二、方法概述
图像分类是计算机视觉中最基本和常见的任务之一。它的目标是将输入的图像分为不同的预定义类别。卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它在处理图像数据时具有很强的表达能力和适应性。本文将使用卷积神经网络来实现图像分类任务。

三、数据集
在进行图像分类任务之前，我们需要一个合适的数据集来训练和评估模型。常用的图像分类数据集包括MNIST、CIFAR-10和ImageNet等。本文将以CIFAR-10数据集为例进行说明。CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别有6000个图像。

四、模型架构
本文将使用一个经典的卷积神经网络模型，包括多个卷积层、池化层和全连接层。模型的整体架构如下所示：

import torch
import torch.nn