基于深度学习的图像识别技术在计算机视觉中的应用与优化

摘要

本文对该技术发展的脉络做了系统的梳理，指出其在安防、医疗、自动驾驶等场景起到关键作用的同时，
也面对着复杂环境识别的难题、训练数据短缺以及对高昂硬件依赖等实际困境，为应对这些困境，本文针对多尺度
特征融合、知识蒸馏与模型轻量化、动态卷积自适应以及硬件感知网络架构搜索等关键技术的优化途径展开深入探
讨，采用算法与工程层面的协同创新，可有力促进图像识别系统的普遍性、效率与实用化水平，为其更深度、更普
遍地赋能各个行业筑牢根基。