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文档摘要

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基于深度学习的图像识

别算法

深度学习图像识别

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Agenda1.研究背景与意义

2.研究目标与方法

3.实验设计与数据集

4.算法框架与模型结构

5.实验结果与分析

6.总结与展望

01.研究背景与意义

图像识别技术及深度学习应用

图像识别的应用领域

应用场景与商业价值

智能安防智能医疗智能零售

图像识别技术升级安防系统，提升图像识别在医疗领域可以用于病理通过图像识别技术，可以实现商品

监控效果和安全性分析、医学影像诊断等，提高诊断识别、人流量统计等功能，提升零

准确率和医疗效率。售业的智能化水平。

深度学习优势识别

基于大数据训练

利用大量数据训练提高准确率

自动特征提取

自动提取特征降低人工成本

优势

可持续优化训练

通过反馈和优化提高准确率

研究现实意义与价值

应用前景与价值

提升生活品质

01

通过应用研究成果，改善生活质量，提供更好体验

和服务

推动经济发展

02

研究的成果可以促进产业升级，推动经济的可持续

发展，为国家带来经济效益。

解决社会问题

03

应用研究的成果可以解决社会上存在的问题，改善

社会环境和民生。

02.研究目标与方法

基于深度学习的图像识别研究方法

研究目标

图像识别准确率

1

深度学习识别算法图像识别算法

解决算法问题

2