在图像识别领域,深度学习算法已经取得了显著的突破,能够实现高效准确的图像分类、目标检测和图像分割等任务。本文将对基于深度学习的图像识别算法进行研究,包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。 首先,我们将重点介绍卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用。CNN是一种专门用来处理具有网格结构的数据的神经网络模型...
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法,通过多层神经网络对图像进行学习和识别。基于深度学习的图像识别算法优化研究旨在提高图像识别算法的精确度、准确度和效率,以更好地满足实际应用场景的需求。 二、算法优化研究 1.数据预处理 在深度学习的图像识别算法中,数据预处理是非常重要的一环。首先,需要对原始图像...
基于深度学习的图像识别算法研究摘要 在当今社会,图像识别技术被广泛应用,并且在各个领域发挥着极其重要的作用。好的识别技术是关键所在,怎么样提高识别率和识别的速度意义重大,直接关系到图像识别的实用性和安全性。深度网络的多层结构相比浅层网络,能用更简洁的方式表达复杂函数,能学习得到深层的特征表示,因此,本文将...
深度学习图像识别算法应用伴随着经济的增长和科学技术的日新月异,计算机与互联网技术的发展与普及越来越快.图像识别技术是时代发展的产物,并在我们当前的生活中已经得到了广泛应用,在社会生产,生活中有着十分重要的价值.本篇文章主要探讨基于深度学习视角下的图像识别算法应用与研究,旨在通过浅析深度学习与基本图像识别,...
0.2.2 基于深度学习的目标检测算法研究目标检测通常是指在图像或者视频中找到特定目标的位置,一般通过边界框的方式框选出目标,如果目标种类多于一种,则还需要指出所框选的目标类别。对于人类来说,视觉的作用就是告诉人类物体的种类和位置,目标检测正如视觉之于人类,其目的是解决计算机视觉应用的两个基本问题:该物体是...
然而,随着数据集和模型的规模不断增大,现有的深度学习算法在处理大规模图像数据时会遇到一些挑战。因此,本研究的目标是基于深度学习的图像识别算法进行优化,以提高图像识别的准确性和效率。 首先,针对大规模图像数据的问题,我们计划采用分布式计算的方法。分布式计算可以将任务分解为多个子任务,并在多个计算节点上并行处理...
图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。深度学习作为一种基于人工神经网络的算法,以其出色的性能在图像识别任务中表现出众。然而,由于图像数据的复杂性和计算资源的限制,深度学习算法在实际应用中仍然面临许多挑战。因此,对基于深度学习的图像识别算法进行研究和优化变得非常重要。 2. 深度学习算法原理 深度学习是一...
本文深入探讨了基于深度学习的图像识别算法优化策略，并通过实验验证了其有效性。未来工作将进一步探索更加高效的模型架构、更精细化的损失函数设计以及更智能的训练策略，以推动图像识别技术向更高水平发展。同时，随着跨模态学习、弱监督学习等新技术的发展，如何将这些技术融入图像识别算法中，也将成为未来的研究方向之一...
一、研究内容评价 论文选题具有重要的学术意义和应用价值。图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的图像识别算法取得了显著的进步,但在实际应用中仍面临诸多挑战,例如计算复杂度高、对数据质量敏感、泛化能力不足等。论文针对这些问题,提出了一种改进的深...
基于深度学习的图像识别算法研究与应用 为了提高图像识别算法的精度,提出了一种语义分割和图像分类相结合的架构.该架构使用U-Net网络来提取图片目标区域,然后对目标区域进行分类.在测试阶段,使用了公开数据... 薛亮,倪懿,俞伟新 - 《信息记录材料》 被引量: 0发表: 2023年 基于深度学习的文本图像识别算法研究 ...