CNN作為深度學習的核心模型，其中GoogLeNet作為一個具有創新性的卷積神經網路模型，通過引入多尺度特徵檢測的概念，顯著提高了圖像識別的準確性和效率，GoogLeNet基本架構、多尺度特徵檢測的原理和應用，在圖像處理和計算機視覺領域取得了重大突破。

深度學習」是當今科技領域最為熱門的話題之一，而其中的「卷積神經網路」則成為了影像處理和認知任務中的主要工具，在卷積神經網路的發展歷程中，有一個模型被譽為開創性的里程碑，那就是LeNet-5 經典的卷積神經網路模型基本結構和關鍵特點，影像識別和模式辨識等領域中的應用。

VGGNet是CNN的一個具體實現，它展示了使用多個卷積層和全連接層構建深度網絡的潛力，並在圖像識別領域取得了重要的突破

圖像分割和邊緣檢測技術在許多應用中扮演著重要角色，圖像分割是指將一張圖像分為多個具有相似特徵的區域，而邊緣檢測則是在圖像中標記出物體和區域之間的邊界，這些區域分析技術對於物體識別、圖像理解和場景解析等領域具有關鍵意義。

卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是一種在電腦視覺領域取得重大突破的深度學習模型，它受到人類視覺系統中神經元的啟發，具有在圖像和視頻處理任務中優異的表現，卷積神經網絡的演進從視覺神經科學到電腦視覺的應用和未來發展方向。