摘要
深度学习图像识别技术在实际应用中仍面临计算复杂度高,特征提取能力不足,识别鲁棒性欠佳等问题。针对这些问题,通过网络架构轻量化优化,多层特征融合增强,噪声抑制机制改进等方案进行算法优化,优化后的算法在智能安防监控,医疗影像辅助诊断,工业产品质量检测等领域得到广泛应用。应用效果显示,算法在运算速度,识别准确性,系统适应性等方面均获得显著提升,应用场景不断拓展。深度学习图像识别算法经过优化后性能得到全面改善,为各领域智能化发展提供有力支撑。通过持续创新优化,深度学习图像识别技术将推动智能应用更快发展。
出处
《中国宽带》
2025年第7期136-138,共3页
China BroadBand
