基本信息

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文档摘要

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基于CNN模型压缩的图像特征提取加速算法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，图像数据在我们的生活中无处不在，从日常的照片、视频到医学影像、卫星图像等，图像信息的处理和分析变得至关重要。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习领域的重要模型，在图像特征提取、图像分类、目标检测、语义分割等众多图像相关任务中取得了巨大的成功。

CNN的强大之处在于其独特的网络结构和卷积操作。它通过卷积层中的卷积核在图像上滑动，自动提取图像的局部特征，大大减少了模型的参数数量，降低了计算复杂度，同时提高了特征提取的效率和准确性。