从图像分类到图像分割 卷积神经网络（CNN）

从图像分类到图像分割 卷积神经网络（CNN）自2012年以来，在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用。 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。这些抽象特征对物体的大小、位置和方向等敏感性更低，从而有助于识别性能的提高。 这些抽象的特征

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