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未来发展趋势与前沿技术

随着技术的不断进步，图像识别与分类在质量控制领域的应用也在不断扩展和深化。本节将探讨未来的发展趋势和前沿技术，重点介绍人工智能在图像识别与分类中的应用。

1.深度学习在图像识别中的应用

深度学习是人工智能的一个重要分支，它通过多层神经网络模型来学习数据的复杂特征。在图像识别与分类领域，深度学习的应用已经取得了显著的成果。以下是一些深度学习模型在图像识别中的应用实例。

1.1卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(CNN)是深度学习中专门用于处理图像数据的模型。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像的特征，并进行分类。CN