在卷积神经网络中，输入层通常是卷积层的第一层。卷积层通过在图像上应用一系列的卷积操作来提取特征，以捕捉图像中的局部模式。然后，池化层用于减少特征图的空间尺寸，并提取最显著的特征。最后，经过多个卷积和池化层之后，可以将特征图的结果展平为一维向量，并通过添加全连接层和输出层，将提取的特征映射到目标的边界框位置和类别预测。
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卷积神经网络在YOLO中的作用
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转载自blog.csdn.net/weixin_66423182/article/details/131157159
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