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文档摘要

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第一章图像识别模型改进的背景与意义第二章轻量化模型架构的演进路径第三章知识蒸馏技术的原理与实现第四章对抗训练与模型鲁棒性增强第五章多模态融合技术的协同机制第六章模型改进的工程化实践与展望

01第一章图像识别模型改进的背景与意义

图像识别的现状与挑战技术成就应用场景挑战改进需求深度学习推动下，业界领先模型准确率已超99.5%。例如，在LFW数据集上，人脸识别错误率低于0.15%，但在实际安防场景中，由于光照变化、遮挡等因素，错误率上升至3%以上。以智能安防为例，某商场人脸识别系统在白天光线充足时准确率达92%，但傍晚光线骤降时准确率降至68%，这一现象直接影响商业价值。当前模型改进