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文章編號：3650時間：2024-09-10人氣：
深度學習，一種人工智能子領域，近年來在圖像處理領域掀起了一場革命。神經網絡，作為深度學習的關鍵組成部分，為計算機提供了識別、分類和分析圖像的能力，達到了前所未有的水平。
圖像分類是計算機視覺的一項基本任務，涉及將圖像分配到預定義的類別。深度學習通過使用卷積神經網絡（CNN），顯著提升了圖像分類的準確性。CNN 使用一系列卷積層和池化層，可以從圖像中提取特征，并自動學習區分不同類別的模式。
Googlenet、ResNet 和 VGGNet 等現代 CNN 模型在圖像分類基準測試中取得了非凡的成果。它們在 ImageNet 數據集上實現高達 98% 的準確率，其中包含超過 1400 萬張圖像，涵蓋 1000 多個類別。
目標檢測旨在識別圖像中特定物體的存在和位置。深度學習通過使用區域建議網絡（R-CNN）和 You Only Look Once（YOLO）等檢測器，極大地提高了目標檢測的準確性。
R-CNN 通過生成一系列候選區域并使用 CNN 對每個區域進行分類，來執行目標檢測。YOLO 采用了一種更快的端到端方法，一次性處理整個圖像，以預測邊界框和對象類別。
得益于深度學習，目標檢測算法在 PASCAL VOC 和 COCO 等數據集上實現了 90% 以上的準確率，促進了自動駕駛、安防監控和醫療成像等應用的發展。
圖像分割是一項復雜的任務，涉及將圖像分割為不同區域，每個區域對應于特定的對象或場景。深度學習通過使用全卷積網絡（FCN），實現了圖像分割的突破。
FCN 采用 CNN 架
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