CNN（卷积神经网络）真的是深度学习中挺强大的工具，尤其适合图像这种网格结构的数据。它通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度，从而减少计算量，同时保持重要的特征。你要是做图像分类，CNN 的全连接层也能帮你做从像素到语义的映射。不过，如果你想更细粒度的图像，比如分割图像，每个像素的分类，那就得用全卷积网络（FCN）。FCN 摒弃了全连接层，支持不同尺寸的图像输入，挺适合做语义分割。虽然它起来挺高效，但在一些复杂场景下，会遇到丢失全局上下文信息的挑战。别担心，加入注意力机制或条件随机场可以让网络更强大。，如果你是搞图像相关任务，CNN 和 FCN 都实用，适合各种需求，值得一试！