摘要
人工智能图像处理技术依托深度学习模型,在特征提取、图像增强、目标检测等关键环节表现出高精度与高效率,本文通过优化卷积神经网络结构、构建多任务训练机制、引入语义分割与去噪算法,使系统处理性能持续提升。该技术在不同场景中的模型具备较强迁移能力,能够适配医学、安防、工业等图像识别任务,实验评估显示网络在多类数据集上保持较高准确率与稳定性。图像处理已从传统依赖人工经验逐步转向数据驱动与模型智能主导,为高维图像信息挖掘与场景感知提供有效路径。
出处
《互联网周刊》
2025年第14期50-52,共3页
China Internet Week
