Convolutional Neural Networks (CNNs) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk pengolahan citra. CNNs dioptimalkan untuk menangani masalah yang melibatkan data yang memiliki struktur spasial, seperti citra, video, dan audio.

CNNs menggunakan konsep konvolusi, yaitu proses mengaplikasikan filter pada data untuk mengekstrak fitur penting. Filter ini berupa matriks yang digeser secara parsial melalui citra, dan setiap pergeseran menghasilkan nilai baru yang disimpan dalam matriks baru yang disebut feature map. Proses ini dilakukan berulang-ulang untuk mendapatkan banyak feature map yang berbeda.

Selanjutnya, proses pooling digunakan untuk mengurangi dimensi feature map tanpa mengubah fitur penting yang telah diekstrak. Pooling ini bisa dilakukan dengan berbagai cara, seperti max pooling atau average pooling.

Setelah proses konvolusi dan pooling, data akan diteruskan ke lapisan fully connected (FC) yang digunakan untuk klasifikasi atau regresi. CNNs biasanya menggunakan beberapa lapisan konvolusi dan pooling sebelum lapisan FC.

CNNs telah menjadi arsitektur yang sangat populer dalam bidang pengolahan citra, khususnya dalam aplikasi seperti klasifikasi objek, deteksi objek, segmentasi citra, dan pengenalan wajah. CNNs juga digunakan dalam aplikasi lain seperti pengolahan video, pengenalan suara, dan pemrosesan natural language.

CNNs memiliki beberapa keuntungan dibandingkan arsitektur jaringan saraf tiruan lainnya dalam pengolahan citra. Salah satu keuntungan utama adalah kemampuan untuk mengekstrak fitur yang penting dari citra tanpa harus mengatur fitur secara manual. Selain itu, CNNs juga memiliki kemampuan untuk menangani citra yang berbeda ukuran dan orientasi, karena filter yang digunakan dapat digeser secara parsial melalui citra.

CNNs juga dapat ditraining dengan menggunakan dataset yang besar dan terlabel. Hal ini memungkinkan untuk menangani masalah yang kompleks, seperti klasifikasi objek dalam citra yang memiliki banyak kelas.

Kerugian dari CNNs adalah bahwa ia memerlukan jumlah data yang besar dan waktu yang lama untuk pelatihan. Selain itu, CNNs juga memerlukan komputasi yang cukup besar dan membutuhkan pengaturan yang tepat dari parameter untuk mencapai hasil yang baik.

Namun, dengan perkembangan teknologi komputasi dan peningkatan kinerja GPU, pemrosesan citra dengan CNNs menjadi lebih mudah dan efisien. Beberapa library yang populer digunakan untuk pengembangan CNNs adalah TensorFlow, Keras, PyTorch dan Caffe.

Secara umum, CNNs adalah arsitektur jaringan saraf tiruan yang sangat efektif dalam pengolahan citra, dan telah menjadi metode yang digunakan dalam berbagai aplikasi pengolahan citra. Dengan perkembangan teknologi yang terus berlanjut, diharapkan akan ada perkembangan yang lebih baik dalam aplikasi CNNs.