卷积神经网络有什么应用场景?

卷积神经网络在图像、视频、语音等信号数据的分类、识别、检测等领域具有广泛的应用场景，具体包括：

图像分类

卷积神经网络可用于图像分类任务，如识别猫、狗、车等物体，也可用于人脸识别、图像搜索等。

目标检测

卷积神经网络可用于目标检测，如检测车辆、行人、交通标志等，也可用于医学图像的检测。

物体识别和分割

卷积神经网络可用于物体识别和分割，如识别肿瘤、分割图像中的人物、车辆等。

行为识别

卷积神经网络可用于行为识别，如识别人类行走、奔跑、跳跃等行为，也可用于分析驾驶行为等。

语音识别

卷积神经网络可用于语音识别，如识别语音指令、语音转文本等。

自然语言处理

卷积神经网络可用于自然语言处理，如情感分析、文本分类等。

视频分析

卷积神经网络可用于视频分析，如动作识别、视频内容理解等。