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- 专利内容:一种基于深度学习的图像识别方法 该专利描述了一种利用深度学习技术进行图像识别的方法。该方法主要包括以下几个步骤: 数据收集与预处理:首先收集大量的标注图像数据,并对这些图像进行预处理,包括图像大小调整、归一化等操作,以便于后续的模型训练。 特征提取:使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)对预处理后的图像进行特征提取。通过学习图像中的特征信息,模型能够自动识别出图像中的物体、边缘等信息。 模型训练:将提取到的特征输入到训练好的深度学习模型中,通过反向传播算法不断优化模型参数,使模型能够更好地识别图像中的目标。 目标检测与分类:在训练完成后,使用训练好的模型对新的图像进行目标检测和分类。模型会根据输入图像的特征,输出每个像素点所属的目标类别及其位置信息。 结果评估与优化:对模型的识别效果进行评估,根据评估结果对模型进行调整和优化,以提高模型在实际应用中的性能。 通过这种方法,可以实现对图像中目标的快速、准确识别,广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像等领域。
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- 一种专利方法涉及一种用于提高电子设备性能的系统,该系统包括一个处理器单元、一个存储器单元和一个通信接口。处理器单元被配置为执行预定的指令序列以控制电子设备的操作。存储器单元被配置为存储与电子设备的操作相关的数据和信息。通信接口被配置为允许电子设备与其他设备进行通信。
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