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摘要
随着人工智能的快速发展,人们现在的生活也越来越智能化,各类人脸识别打卡,指纹检测技术越来越广泛地应用到人们的日常生活当中,这离不开图像视觉识别算法和相关技术的发展。其中,卷积神经网络对于视觉识别技术和方法的研究中已经占有绝对的优势。目前,许多研究学者尝试通过优化卷积神经网络算法的结构和性能来提高图像识别的精确度和识别速度,从而使得其可以广泛应用于数据挖掘的各个领域,并对其在实际生活的应用做出更大的贡献,本文将对The Residual Netw ork,DenseNet,GoogLeNet三种图像视觉识别模型的训练过程、应用和特点进行研究,同时对图像视觉识别算法和技术在实际生活中的应用进行简要论述与展望,特别是在数据挖掘方面的应用。图像视觉识别技术是一种可以应用于各个领域,也可以剖析人类行为的热点研究课题。
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