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基于深度学习的图像识别与处理技术研究

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摘要摘要：本文探讨了基于深度学习的图像识别与处理技术的研究现状和发展趋势。首先介绍了深度学习的基本理论，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络和生成对抗网络。然后重点分析了图像预处理技术，如图像增强、图像分割和特征提取。在此基础上，详细阐述了几种主要的基于深度学习的图像识别与处理模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和图像生成模型。最后，总结了当前研究中存在的问题，并对未来的研究方向进行了展望。

DOI 3j7mmxlzqj/8326377

作者杨康明

机构地区汉口学院湖北省武汉市 430212

出处《文学天地》 2024年3期

关键词深度学习图像识别图像处理

分类 [文学][]

出版日期 2024年06月03日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）