深度学习在图像识别中的应用与挑战构建未来：云原生技术在企业数字化转型中的关键作用
深度学习技术自从被引入计算机视觉领域以来，便以其强大的特征提取和学习能力，在图像识别任务上取得了革命性的突破。以卷积神经网络（CNN）为核心的深度模型架构，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，不断刷新着各类图像识别的标准。这些模型能够从原始像素级数据中自动学习到抽象的高级特征表示，极大提...
深度学习在图像识别中的应用与挑战构建未来：云原生技术在企业数字化转型中的关键作用
一、引言 近年来，人工智能技术取得了突飞猛进的发展，尤其是深度学习技术在图像识别领域的应用取得了显著的成果。从简单的数字识别到复杂的场景理解，深度学习技术已经成为图像识别领域的核心技术。然而，随着应用场景的不断拓展和技术要求的不断提高，深度学习在图像识别领域面临着诸多挑战。本文将对深度学习在图像识别...
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