深度学习在图像识别中的应用：论文与技术解析 🧠📸

深度学习已成为图像识别领域的核心技术，以下精选相关论文及要点供参考：

📚 核心论文推荐

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🔍 技术要点速览

• 特征提取：通过多层卷积自动学习图像特征
• 模型优化：Batch Normalization、残差连接（Residual）等技术
• 数据增强：旋转、裁剪、色彩变换提升模型泛化能力
• 迁移学习：使用预训练模型（如ResNet、EfficientNet）加速训练

🌍 典型应用场景

• 医疗影像分析（如肿瘤检测）
• 自动驾驶中的交通标志识别
• 工业质检中的缺陷检测
• 智能安防的人脸识别系统

📚 扩展阅读

如需深入了解深度学习框架实现，可参考：PyTorch图像识别实战教程