基本信息

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文档摘要

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深度学习赋能图像分析：分类与总结方法的创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛存在于各个领域，如图像识别、自动驾驶、医学影像分析、安防监控等。如何高效、准确地处理和理解这些图像数据，成为计算机视觉领域的关键任务。图像分类和图像集总结作为计算机视觉中的重要研究方向，对于推动人工智能技术的发展具有重要意义。

图像分类旨在将输入图像划分到预定义的类别中，是计算机视觉领域的基础任务之一。传统的图像分类方法主要依赖手工设计的特征提取器和分类器，如尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等，这些方法在面对复杂多变的图像数据时，往往表现出局限性