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最近在学习深度学习，卷积算法给我留下很深的印象，它是 CNN 的核心，也是计算机视觉的关键。
简单来说，卷积就是用一个小小的卷积核，在图像矩阵上滑动扫描。卷积核和对应区域像素相乘求和，提取边缘、纹理这类基础特征。它最大的亮点是局部连接和权值共享，不用像全连接网络那样海量参数，大幅降低计算量，还拥有平移不变性，物体在图里移动也能识别。
一层层卷积叠加，网络就能从简单线条学到轮廓、部件，最终识别完整目标，广泛用于图像分类、目标检测。