毕业论文图像深度学习

图像识别是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，可应用于导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域1.遥感图像识别2.通讯领域的应用3.指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。4.生物医学图像识别 例如CT(Computed Tomography)技术等。图像的识别江苏视图科技，专业图像识别，主要应用方向是手机拍照购物，互动营销，美术馆和博物馆的手机导览增值服务，目录销售，网站商品相似搜索等等。

一般而言，需要数千标注好的样本即可训练出较好的图像分类深度学习模型。如果提供更多的图像，有助于提高模型的准确性和泛化能力。在实际应用中，数据收集和标注是非常费时费力的，因此研究人员和工程师往往会使用一些技巧来提高数据利用率，例如数据增强、迁移学习和半监督学习等。这些技巧可以在相对较少的数据下实现较好的分类结果。但是，通过这种技巧获得的数据质量可能较低。

看完这个就知道学什么了

没有。深度学习利用了ResNet-50、MobileNetV2和MaskR-CNN等神经网络的相同结构，同时接受频域信息作为输入，即使在输入大小为一半的情况下，该方法仍能将ResNet-50的前1位精度提高。频域学习比传统的空间降采样方法（将图像空间大小调整为224×224，大多数CNN模型的默认输入大小）在预处理阶段更好地保留了图像信息，从而提高了精度。