深度学习在计算机视觉领域的应用发展探究

高玉双

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深度学习在计算机的图像、音频处理等领域取得了一系列令人瞩目的成就.在不同类型的深层神经网络中,卷积神经网络的研究最为广泛,这不仅体现在学术研究领域的繁荣,也体现在相关产业的巨大实用影响和商业价值上.随着标记样本数据集的快速增长和图形处理器(GPU)性能的提高,卷积神经网络(CNN)得到了迅速发展,并在计算机视觉领域的各种任务中取得了显著的效果.对计算机视觉领域和深度学习的概念进行了探讨,研究了深度学习在图像分类、目标检测以及特征提取等方面的应用,卷积神经网络的应用为深度学习在计算机其他领域的应用提供了范例和经验借鉴,要将深度学习更好地应用于计算机视觉领域以及其他各领域中,还需要不断地实践与探索.

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来源
《电脑编程技巧与维护》 |2020年第9期|125-127|共3页
作者
高玉双;
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作者单位

长春汽车工业高等专科学校长春 130013;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
深度学习; 卷积神经网络; 目标检测; 特征提取;

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