计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。本文将深入探讨从 LeNet 到 ResNet 的发展脉络，详细解析其网络结构、工作原理，并通过丰富的代码示例，帮助读者全面理解和掌握这两种重要的卷积神经网络模型，为进一步深入研究计算机视觉领域的相关技术筑牢根基。