基于深度學(xué)習(xí)的人工智能圖像處理技術(shù)研究與應(yīng)用

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引言

圖像信息在醫(yī)學(xué)、安防、工業(yè)等領(lǐng)域中承擔(dān)著關(guān)鍵感知與決策支持功能，傳統(tǒng)圖像處理方法在復(fù)雜環(huán)境下識(shí)別精度有限，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了圖像分析由特征提取向端到端學(xué)習(xí)演進(jìn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）具備自動(dòng)提取多層次圖像特征的能力，廣泛應(yīng)用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等任務(wù)。（剩余6188字）