卷积神经网络（CNN）主要的公用可以分为分类（Classification）、检索（Retrieval）、检测（Detection）、分割（Segmentation）。
1.分类（Classification）
任务描述：分类任务是识别图像或视频中的内容并将其归类到预定义的类别中。例如，识别图片中的物体是猫还是狗。
实现方法：
数据集准备：使用如ImageNet、CIFAR-10/100等标准数据集。
模型设计：使用CNN，如VGG、ResNet、Inception等。
模型训练：通过多层卷积层、池化层和全连接层提取特征，最后通过softmax层进行分类。
2. 检索（Retrieval）
任务描述：检索任务是从大量数据中查找与查询项相似的数据项。例如，在图片库中查找与给定图片相似的图片。
实现方法：
特征提取：使用CNN提取图像的特征向量。
相似度计算：使用余弦相似度、欧氏距离等计算查询图像与数据库中其他图像的相似度。
排序与返回：根据计算出的相似度对数据库中的图像进行排序，返回最相似的图像。
3. 检测（Detection）
任务描述：检测任务是在图像中定位并识别多个对象及其类别。例如，在一张图片中识别出所有的人和他们的位置。
实现方法：
模型设计：使用如Faster R-CNN、YOLO、SSD等专门设计用于对象检测的CNN架构。
锚框（Anchor Boxes）：生成多个锚框覆盖整个图像，预测每个锚框中是否包含目标以及目标的位置和大小。
非极大值抑制（NMS）：用于过滤掉重叠的边界框，保留最有可能的检测结果。
4. 分割（Segmentation）
任务描述：分割任务是将图像中的每个像素分配到不同的类别中，常用于图像到像素级别的分类。例如，将图片中的每个人或物体分割出来。
实现方法：
模型设计：使用如U-Net、DeepLab等专门设计用于图像分割的CNN架构。
编码器-解码器结构：通过编码器提取特征，然后通过解码器将特征映射回原始图像分辨率，每个像素对应一个类别。
损失函数：通常使用交叉熵损失函数，特别是在语义分割中。
在实际应用中，通常需要结合多种技术来处理复杂问题。例如，可以先用检测模型识别出图像中的对象，然后用分割模型对每个对象进行更精细的分割。或者，先进行特征提取用于检索任务，再根据检索结果进行分类或进一步的检测和分割。
每种任务都可以通过调整和优化卷积神经网络来实现，以达到更高的准确性和效率。选择合适的网络架构和训练策略是关键。此外，数据增强、迁移学习和超参数调优也是提高模型性能的重要手段。
