基于深度学习的人工智能与计算机视觉的集成与性能分析
计算机视觉与模式识别
2023-12-21 v1 人工智能
摘要
本文重点分析了深度学习与计算机视觉技术集成的应用效果。深度学习通过构建分层神经网络实现了端到端的图像特征学习和语义理解，取得了历史性突破。计算机视觉领域的成功经验为训练深度学习算法提供了有力支持。这两个领域的紧密集成催生了新一代先进计算机视觉系统，在机器视觉图像分类和目标检测等任务上显著超越了传统方法。本文结合典型的图像分类案例，分析了深度神经网络模型的优越性能，同时也指出了其在泛化性和可解释性方面的局限性，并提出了未来改进的方向。总体而言，深度学习与海量视觉数据的高效集成和发展趋势将继续推动计算机视觉领域的技术突破和应用扩展，使得构建真正智能的机器视觉系统成为可能。这种深度融合范式将有力地推动计算机视觉中前所未有的任务和功能，为相关学科和产业提供更强的发展动力。
引用
@article{arxiv.2312.12872,
title = {Integration and Performance Analysis of Artificial Intelligence and Computer Vision Based on Deep Learning Algorithms},
author = {Bo Liu and Liqiang Yu and Chang Che and Qunwei Lin and Hao Hu and Xinyu Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.12872},
year = {2023}
}