引言
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域中最具潜力和应用前景的研究方向之一。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习的核心模型，已经在计算机视觉任务中表现出了卓越的能力。在这篇文章中，我们将深入探讨CNN在计算机视觉中的应用，涵盖从基础概念到高级应用的全面知识，并通过代码示例来加深理解。
1. CNN基础原理
1.1 卷积操作
卷积是CNN的核心操作之一，它通过对输入图像的局部区域进行滤波，提取特征。每个卷积核（filter）可以看作一个特征探测器，识别图像中的边缘、角点等低层次特征。
公式表示：
假设输入图像为$X$，卷积核为$K$，输出特征图为$Y$，则有：
其中，$m$和$n$表示卷积核的大小。
代码示例：
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d# 定义输入图像
X = np.array([[1, 2, 0, 1],[3, 1, 2, 2],[0, 1, 3, 1],[1, 0, 2, 3]])# 定义卷积核
K = np.array([[1, 0],[0, -1]])# 进行卷积操作
Y = convolve2d(X, K, mode='valid')
print(Y)
1.2 池化操作
池化（Pooling）操作旨在降低特征图的维度，同时保留最重要的特征。常用的池化方法包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
公式表示：
对于最大池化，输出$Y$为：
其中，$f$为池化窗口的大小。
代码示例：
import torch
import torch.nn as nn# 定义输入特征图
input_feature = torch.tensor([[[[1., 2., 0., 1.],[3., 1., 2., 2.],[0
