一、CNN 卷积神经网络原理
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNN）是一种深度学习网络，它通过在图像上进行卷积操作，来提取图像的特征。CNN 网络的结构由输入层、卷积层、池化层、全连接层等组成，其中卷积层和池化层是 CNN 的两个关键部分，它们可以把图像的像素信息转换成抽象的特征信息，从而有效地减少网络的计算量。
二、图片识别应用的示例分析
1、图像分类
图像分类是一种非常常见的应用，它可以用来分析图像中的物体，将图像分类为不同的类别，如动物、植物、建筑等。CNN 网络可以通过卷积层和池化层提取图像的特征，最后通过全连接层分类图像。
2、目标检测
目标检测是指识别图像中的物体，并确定其位置、大小等信息。CNN 网络可以通过卷积层和池化层提取图像的特征，然后通过多层神经网络对图像进行分析，最后输出物体的位置、大小等信息。
3、图像识别
图像识别是指识别图像中的物体，并确定其类别。CNN 网络可以通过卷积层和池化层提取图像的特征，然后通过全连接层对图像进行分析，最后输出物体的类别。