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该方法是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的深度学习技术，用于从原始图像中检测和识别出图像中的物体。 CNN通过使用深度网络，可以提取图像像素中的复杂特征，它的结构以层的形式组成，包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。前三种层构成了CNN的编码层，其主要任务是从输入图像中提取出有用的特征，而输出层的任务是将提取到的特征作为输入，通过预先设定的权重和偏置参数给出最终的输出结果。 CNN的深度学习技术用于图像检测和识别，通过对图像中的像素进行分析，可以有效地提取出有用的特征，并输出正确的结果。由于CNN的深度网络结构，可以高效地实现特征提取，从而提高图像识别的准确率和效率。 拓展知识： CNN可以应用于自然语言处理，机器翻译等多种NLP任务。CNN本质上是一种多层次结构，它通过深层网络，可以从输入文本中提取出有用的特征，解决NLP中文本分类、语义抽取等问题。