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從圖像分類到圖像分割 卷積神經網絡（CNN）自2012年以來，在圖像分類和圖像檢測等方面取得了巨大的成就和廣泛的應用。 CNN的強大之處在於它的多層結構能自動學習特徵，並且可以學習到多個層次的特徵：較淺的卷積層感知域較小，學習到一些局部區域的特徵；較深的卷積層具有較大的感知域，能夠學習到更加抽象一些的特徵。這些抽象特徵對物體的大小、位置和方向等敏感性更低，從而有助於識別性能的提高。 這些抽象的特徵

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