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基于深度学习的特征提取

在图像处理中，特征提取是一个关键步骤，它涉及从图像中提取有用的、表示图像内容的特征。传统的特征提取方法依赖于手工设计的特征，如SIFT、HOG等，这些方法虽然在某些场景下表现良好，但存在一定的局限性，尤其是对于复杂的图像内容和多样的应用场景。近年来，深度学习技术的快速发展为特征提取提供了新的途径，通过学习图像的高层次抽象特征，深度学习模型在许多图像处理任务中取得了显著的性能提升。

1.深度学习基础

1.1神经网络概述

神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，通过多层结构来处理数据。每个神经元接收输入数据，进行加权求和并添