《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

卷积神经网络（CNN）是处理图像分类任务的核心工具，它通过卷积操作和池化机制提取图像的特征并实现分类。本文将手把手教你如何使用 Python 和深度学习框架（PyTorch）从头实现一个 CNN 模型，应用于图像分类任务。我们将从基础概念入手，详细讲解卷积层、池化层和全连接层的工作原理，配合代码示例逐步搭建一个完整的 CNN，并在 CIFAR-10 数据集上进行训练和测试。通过本文，你将掌握 CNN 的基本原理和实现方法，为后续深入学习深度学习奠定坚实基础。

一、卷积神经网络的基础知识

1.1 什么是卷积神经网络（CNN）？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。其核心在于通过卷积操作提取图像的局部特征，并逐步组合成更高层次的特征。

CNN 的主要结构包括：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：提取图像的特征。
2. 池化层（Pooling Layer）：减少特征图的尺寸，降低计算量。
3. 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征映射到输出类别。

1.2 卷积层的核心概念

卷积操作

卷积操作通过一个小的核（kernel 或 filter）对图像的局部区域进行加权求和，从而提取特征。

设输入图像为二维矩阵 $I$，卷积核为 $K$，则卷积的公式为：

$$O(i,j)=\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}I(i+m,j+n)\cdot K(m,n)$$

其中：

• $O(i,j)$ 是输出特征图的像素值。
• $M\times N$ 是卷积核的大小。