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基于深度学习的图像识别技术研究
摘要:随着计算机技术的飞速发展,深度学习已经成为图像识别领域的热门技术。本文综述了基于深度学习的图像识别技术的研究现状,详细介绍了卷积神经网络(C)和循环神经网络(R)等深度学习模型在图像识别中的应用,并探讨了面临的挑战和未来的发展趋势。
引言:图像识别是计算机视觉领域的一个重要分支,广泛应用于安全、交通、医疗等领域。传统的图像识别方法主要基于手工特征提取和分类器设计,但随着数据规模的增大和类别的增多,这种方法的效果逐渐降低。而深度学习通过构建多层神经网络,自动学习图像中的特征表示,显著提高了图像识别的准确率。
:本文主要介绍了卷积神经网络(C)和循环神经网络(R)在图像识别中的应用。C是一种专门用于处理图像数据的神经网络,通过局部感受野和池化操作,能够有效地提取图像中的特征。R则适用于序列数据的处理,如视频中的连续帧。本文还介绍了深度学习在其他图像识别任务中的应用,如目标检测、图像生成等。
参考文献:
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