卷积神经网络在图像识别中的应用研究

内容概要：文章详细介绍了卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用和发展，包括其基本结构和工作原理，常用的CNN模型如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等的特点和优缺点。文章还探讨了CNN在人脸识别、医学图像识别、交通识别、字符识别等领域的具体应用，指出了当前存在的问题及未来的研究方向。 适合人群：研究人员、图像识别开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助读者了解CNN的工作原理及其在各个领域的应用，为图像识别技术的进一步研究提供参考。 阅读建议：文章涵盖了丰富的理论知识和实际案例，建议读者仔细阅读并对照案例进行理解和实践。