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CNN
Convolutional Neural Network
卷积神经网络
一句话理解
CNN 用共享卷积核逐层提取局部模式，并把它们组合成更高层视觉特征。
同一个小窗口扫过整张图，先找边缘，再逐层组合成形状和对象。
最好理解的例子
第一层卷积可能响应水平边缘，后续层再把这些边缘组合成轮胎，最终形成“汽车”的高层特征。
核心机制
- 1
卷积核在局部感受野中共享参数并扫描输入。
- 2
非线性与下采样逐步组合边缘、纹理和部件。
- 3
更深层形成任务所需的高层空间特征。
关键关系
快速对比
CNN 天然强调局部邻域与平移结构；ViT 把图像切成 Patch 后主要依靠 Attention 建立关系。
知识邻域
AI → Computer Vision → Vision Models