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深度学习在图像分类中的卓越表现图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向传统的图像分类方法主要依赖于手工特征提取和分类器设计如SIFTSURF等特征提取算法和SVMKNN等分类器这些方法需要人工选择和设计特征存在一定局限性随着深度学习技术的发展基于卷积神经网络CNN的图像分类方法已经成为主流深度学习技术具有自动特征提取和分类能力可以避免手工特征设计的问题提高图像分类的准确性本文提出了一种基于深度学习的图像分类方法并进行了实验验证该方法结合了深度学习技术探究了卷积神经网络在图像分类中的应用实验结果表明该方法在图像分类问题上取得了显著的效果关键词图像分类深度学习卷积神经网络一引言图像分类是将一幅输入图像分配到一个或多个已知类别的过程它在医学图像分析安防监控自动驾驶等领域有广泛应用传统的图像分类方法主要基于手工特征提取和分类器设计如SIFTSURF等特征提取算法和SVMKNN等分类器这些方法需要人工选择和设计特征存在一定的局限性二深度学习与卷积神经网络深度学习技术具有自动特征提取和分类能力可以避免手工特征设计的问题提高图像分类的准确性本文研究的是基于深度学习的图像分类技术主要探究卷积神经网络在图像分类中的应用并在实验中验证了该方法的有效性三实验验证通过实验验证本文提出的方法在图像分类问题上取得了显著的效果实验结果表明深度学习技术在图像分类中具有卓越的表现为相关领域的研究提供了新的思路和方法四结论本文结合深度学习技术提出了一种基于卷积神经网络的图像分类方法并进行了实验验证实验结果表明该方法在图像分类问题上取得了显著的效果为相关领域的研究提供了新的思路和方法
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