未来图像识别：深度学习的奇迹-突破研究：从算法到应用.pptx

未来图像识别：深度学

习的奇迹

突破研究：从算法到应用

Presentername

Agenda1.未来的研究方向

2.常见的图像识别算法

3.深度学习图像优势

4.介绍

5.图像识别算法研究

01.未来的研究方向

未来的图像识别研究方向

图像识别算法深入研究

图像识别算法研究

生成对抗网络RNNCNN

通过生成模型和判别模型的对抗学习，实通过循环结构提取图像序列的特征，实现利用卷积层和池化层实现图像分类和识别。

现图像生成和图像修复。图像序列分类和识别。

前沿图像识别研究成果

图像识别研究成果

深度学习目标检测多模态图像识别迁移学习图像识别

010203

使用深度学习提高结合多种数据源，通过迁移学习，将

目标检测精度和鲁如文本、语音等，已有知识应用于新

棒性。提高图像识别的效的图像识别任务

果

深入学习深度学习

模型优化与改进跨领域知识融合自适应学习策略

改进网络结构和优化算法提高识别准将其他学科的知识融入图像识别算法，研究自适应学习策略，使模型能够自

确率。提升多领域图像识别性能动调整以适应不同任务和数据特点

02.常见的图像识别算法

深度学习中的重要算法

CNN简介

深度学习中的重要算法

全连接层

卷积层池化层