提取的CNN特征的类型是什么:全局还是局部特征类型，还是两者兼而有之

提取的CNN特征可以包括全局特征和局部特征，以及两者的组合。

全局特征是指在整个图像或输入数据上提取的特征，用于捕捉图像的整体结构和全局信息。全局特征可以通过卷积层和池化层来提取，例如使用卷积神经网络（CNN）的全连接层。

局部特征是指在图像或输入数据的局部区域上提取的特征，用于捕捉图像的局部细节和局部信息。局部特征可以通过卷积层和池化层的组合来提取，例如使用CNN的卷积层和局部感受野。

在实际应用中，通常会同时使用全局特征和局部特征来提取更丰富的特征表示。全局特征可以提供整体上的语义信息，而局部特征可以提供更细粒度的细节信息。通过结合全局特征和局部特征，可以获得更全面和准确的特征表示，从而提高模型的性能。

对于提取CNN特征的类型，可以根据具体的应用场景和需求来选择使用全局特征、局部特征还是两者的组合。例如，在图像分类任务中，可以使用全局特征来捕捉整个图像的语义信息；而在目标检测任务中，可以使用局部特征来定位和识别目标物体。同时，根据具体的数据集和任务，可以选择适当的腾讯云相关产品来支持CNN特征的提取和处理，例如腾讯云的图像识别服务、视频处理服务等。

腾讯云图像识别服务（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）可以提供丰富的图像分析和识别能力，包括图像标签、场景识别、人脸识别等功能，可以用于提取和处理CNN特征。

腾讯云视频处理服务（https://cloud.tencent.com/product/vod）可以提供视频的转码、剪辑、截图等功能，可以用于处理包含CNN特征的视频数据。

总之，提取的CNN特征可以包括全局特征、局部特征或两者的组合，具体选择取决于应用场景和需求。腾讯云提供了多种相关产品和服务，可以支持CNN特征的提取和处理。