CNN技术是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的简称，它是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉领域。CNN的设计灵感来自于生物学中的视觉系统，旨在模拟人类视觉处理的方式。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成，用于提取图像特征、减少参数量并实现分类。
卷积层：负责从输入图像中提取特征。
池化层：用于减少特征图的尺寸，降低计算复杂度。
全连接层：将提取的特征映射到最终的输出，如分类标签。
CNN通过学习图像的局部特征，并利用这些特征进行图像识别、目标检测等任务。自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得成功后，CNN成为计算机视觉领域的重要技术，并在图像生成、图像分割等多个方面取得了显著进展