一、卷积
计算机视觉技术在日常生活中有着非常普遍的应用：发朋友圈之前自动修图、网上购物时刷脸支付……在这一系列成功的应用背后，卷积神经网络功不可没。
卷积（Convolution）是一种数学运算和信号处理技术，在深度学习（尤其是计算机视觉）中被广泛应用。它的核心思想是通过一个小的“窗口”（称为卷积核或滤波器）在输入数据上滑动，局部地提取特征。
- 核心思想：用局部窗口提取特征，通过滑动覆盖全局。
- 关键优势：参数共享、局部感知、平移不变性。
- 应用场景：图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务。
理解卷积是掌握卷积神经网络（CNN）的基础，而 CNN 是现代计算机视觉的基石。