随着人工智能技术的飞速发展,图像识别已成为计算机视觉领域内的一个热门研究方向。从医疗影像分析到自动驾驶车辆,准确的图像识别系统能够极大地提高自动化水平和决策质量。然而,由于光照变化、遮挡、背景噪声等因素,构建一个鲁棒且高效的图像识别系统依然是一项挑战。
为了解决这些挑战,本文提出了一种结合了数据预处理和改进卷积神经网络结构的深度学习模型。首先,我们对输入图
随着人工智能技术的飞速发展,图像识别已成为计算机视觉领域内的一个热门研究方向。从医疗影像分析到自动驾驶车辆,准确的图像识别系统能够极大地提高自动化水平和决策质量。然而,由于光照变化、遮挡、背景噪声等因素,构建一个鲁棒且高效的图像识别系统依然是一项挑战。
为了解决这些挑战,本文提出了一种结合了数据预处理和改进卷积神经网络结构的深度学习模型。首先,我们对输入图