基于深度学习的图像分类算法改进与应用

白 凯
陕西国际商贸学院

摘要


在复杂应用场景对图像识别精度与稳定性要求不断提高的背景下，研究围绕深度学习图像分类算法在特征表达能力不足、训练收敛效率偏低及模型泛化性能受限等问题，聚焦网络层级结构优化、训练流程改进与泛化增强策略的技术路径，并结合工业视觉、医学影像和智能终端场景分析算法改进的应用效果，形成具备工程可实施性的图像分类算法改进方案。

关键词


深度学习；图像分类；算法改进；训练策略；工程应用

全文:

PDF


参考


[1]周仕捷.基于深度学习的字典学习算法研究及其在少样本图像分类中的应用[D].兰州大学,2025.

[2]王帅.基于深度学习的细粒度图像分类算法研究及嵌入式应用[D].齐鲁工业大学,2024.

[3]李馨.深度学习算法在天体目标图像分类中的应用研究[D].辽宁科技大学,2023.

[4]孙中元.基于深度学习的图像分类算法在垃圾分类中的应用[D].北京邮电大学,2021.

[5]王振力,滕藤,王群,等.遥感影像K-最近邻图目标分类改进算法的研究[J].地理空间信息,2021,19(02):33-35+6.


Refbacks

  • 当前没有refback。