文章 2024-05-27 来自:开发者社区

深度学习在图像识别中的应用进展移动应用与系统:技术演进与未来展望

在过去的十年里,深度学习特别是卷积神经网络(CNN)在图像识别任务中取得了显著的成就。从简单的手写数字分类到复杂的场景理解,再到实时的物体检测,深度学习技术已经渗透到了图像识别的各个领域。 首先,让我们回顾一下卷积神经网络的基本构成。CNN通过模拟人类视觉系统的机制,利用多层的卷积层、池化层和全连接...

文章 2022-02-16 来自:开发者社区

深度学习应用系统分析:应用组合和形态矩阵找到正确路径

对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。深度学习最迷人的地方是,神经网络似乎能够解决以前只能用定制方法解决的各种问题。 【导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文,列出了这些文章的内容,包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题,提出了具体的组合矩阵、形态...

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