深度卷积神经网络的快速实现及在医学图像分割中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，深度学习已成为人工智能领域的核心技术之一，而深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）作为深度学习的重要分支，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了令人瞩目的成果，展现出强大的特征提取和模式识别能力。DCNNs通过构建多层卷积层和池化层，能够自动学习数据中的复杂特征，避免了传统方法中繁琐的特征工程步骤。例如，在图像分类任务中，DCNNs可以从海量的图像数据中学习到各种物体的特征表示，从而准确判断图像所属的类别