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图像处理中的深度学习方法

在上一节中，我们讨论了传统图像处理方法的基本原理和应用。这些方法虽然在某些特定任务中表现良好，但随着图像数据的复杂性和多样性不断增加，传统方法的局限性逐渐显现。为了应对这些挑战，深度学习方法在图像处理领域得到了广泛应用。本节将详细介绍图像处理中的深度学习方法，包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、迁移学习等技术，并通过具体实例展示其应用。

1.卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的一种网络结构，特别适用于图像处理任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等模块，能够在图像数据中提取出多层