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基于深度神经网络的图片分类系统设计与实现.docx

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    第1章绪论

    1.1研究背景和意义

    得益于深度神经网络的兴起和大数据时代的到来，计算机视觉领域因此而颇受裨益。图像分类作为计算机视觉领域中一重要的分支，促进了众多领域的发展。在安防中可用于人脸识别与对视频的智能分析等，在交通领域用于物体检测与区分，医疗领域有根据医学图像划分病种与程度的应用，农业领域有种子图像的分类识别等。

    在众多深度学习模型中，卷积神经网络近年来在图像领域一直有着不俗的表现。这得益于卷积神经网络具有的优势，直接将图像像素信息作为模型的输入，而很好的保留了输入图像的特征信息，同时其权值共享机制降低了网络的复杂性等等。鉴于以上，本文着眼于互联网领

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