Сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN) - это тип искусственной нейронной сети, специально разработанный для обработки и анализа многомерных данных, таких как изображения. Основным применением CNN является обработка визуальной информации, но эта технология также может быть использована для других типов данных, таких как звук и текст.
Основным строительным блоком сверточной нейронной сети является сверточный слой (convolutional layer), который выполняет операцию свертки над входным изображением. Свертка - это процесс применения фильтра к различным областям изображения, чтобы выделить его важные особенности. После свертки образуется карта признаков, которая содержит информацию о различных характеристиках изображения.
Для повышения эффективности обнаружения и классификации объектов на изображении в сверточных нейронных сетях также используются пулинговые слои (pooling layers), которые уменьшают размер карты признаков, сохраняя ее важные детали.
Одной из ключевых особенностей CNN является способность автоматически изучать важные признаки изображений в процессе обучения без необходимости ручного программирования. Это делает сверточные нейронные сети особенно эффективными для различных задач компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, классификация изображений, сегментация и детектирование объектов.
В целом, сверточные нейронные сети являются мощным инструментом для анализа и обработки визуальных данных, и широко используются в таких областях, как медицина, робототехника, автомобильный промышленности, видеоаналитика и многие другие.