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延边大学王群老师论文答辩:基于深度学习的图像识别技术研究

来源:www.qianjingtang.com 时间:2024-07-11 13:52:16 作者:青蓝老师网 浏览: [手机版]

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延边大学王群老师论文答辩:基于深度学习的图像识别技术研究(1)

引言

延边大学王群老师论文答辩:基于深度学习的图像识别技术研究(1)

随着人工智能技术的不断发展,图像识别技术已经成为了人工智能领域的一个重要分支青~蓝~老~师~网。在实际应中,图像识别技术可以广泛应于人脸识别、车辆识别、安防监控等领域,为人们的生活和工作带来了很大的便利。文基于深度学习技术,对图像识别技术进行了研究和探讨,旨在提高图像识别的准确和效率。

相关技术介绍

深度学习是一种机器学习技术,其心是神经网络HFK。与传统的机器学习技术相比,深度学习具有更好的泛化能力和更高的准确。在图像识别领域,深度学习技术已经成为了主流的技术手段。常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等HFK。其中,CNN是应最广泛的模型之一,它可以有效地提图像特征,从而实现图像分类和识别。

研究内容

  文主要研究基于深度学习的图像识别技术,具体包括以下内容:

  1. 数据的收和预处理:文采了CIFAR-10数据,对数据进行了预处理,包括图像的归一化、尺寸的调整等。

  2. 模型的设和训练:文采了CNN模型,对模型进行了设和训练原文www.qianjingtang.com。具体包括模型的层数、卷积的大小、池化方式等。

  3. 实验结果的分析和评估:文对实验结果进行了分析和评估,包括模型的准确率、召率、F1值等指标。

实验结果

  文所设的CNN模型在CIFAR-10数据上进行了实验,最终的准确率达到了90%以上,证明了文所提出的基于深度学习的图像识别技术具有较高的准确和效率青蓝老师网www.qianjingtang.com

结论

  文基于深度学习技术,对图像识别技术进行了研究和探讨。通过实验,证明了文所提出的基于深度学习的图像识别技术具有较高的准确和效率。来,我们将继续深入研究图像识别技术,不断提高其准确和效率,为人们的生活和工作带来更大的便利青_蓝_老_师_网

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