深度学习在计算机视觉对象识别中的应用研究

曹 俊
武昌职业学院

摘要


本研究探讨了深度学习在计算机视觉对象识别中的应用。随着深度学习技术的迅速发展,特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型的出现,计算机视觉领域取得了巨大进步。本文介绍了深度学习在对象识别中的基本原理和技术,然后详细探讨了CNN和RNN在图像识别和视频分析中的应用。针对深度学习模型在对象识别中的优势和挑战,提出了一些解决方案和改进策略。通过对现有研究成果和未来发展趋势的分析,展望了深度学习在计算机视觉对象识别中的应用前景。

关键词


深度学习;计算机视觉;对象识别;卷积神经网络;循环神经网络;图像识别

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参考


[1]逄淑超.(2018).深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究.(Doctoral dissertation,吉林大学).

[2]左国才,王海东,吴小平,等.基于深度学习的人脸识别技术在学习效果评价中的应用研究[J].智能计算机与应用,2019,9(3):3.DOI:10.3969/j.issn.2095-2163.2019.03.029.

[3]韩晓健,赵志成,沈泽江.卷积神经网络在桥梁结构表面病害检测中的应用研究[J].结构工程师,2019,35(2):6.DOI:CNKI:SUN:JGGC.0.2019-02-014.

[4]常德宽,雍学善,杨午阳,等.计算机视觉成像方法在地震勘探中应用研究与探索[C]//中国石油学会2017年物探技术研讨会.0[2024-01-02].

[5]孙雨萌.深度学习在计算机视觉分析中的应用分析[J].中国新通信,2018,020(023):169-171.DOI:CNKI:SUN:TXWL.0.2018-23-129


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