基于深度学习的卷积神经网络技术已成为了人工智能领域中不可或缺的一部分,在图像识别等视觉任务方面展现出了显著的优势。文中首先介绍了深度学习和CNN的基本概念和原理,随后深入探讨了CNN在图像识别任务中的多方面应用,包括特征提取、图像分类、目标检测、图像分割、实例分割、风格迁移、图像增强、动作识别等。此外,还分析了CNN的性能,涵盖网络架构设计、训练数据、学习能力、过拟合问题、训练效率、优化算法、准确率与误差分析、泛化能力以及模型大小和复杂度等关键因素。本文旨在为深入理解CNN在图像识别中的性能提供全面的参考。

深度学习；卷积神经网络；图像识别；性能分析

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中国高校产学研创新基金《南疆维吾尔族与汉族DR图像病灶特征差异及小样本智能诊断模型研究》（2022IT100）。 塔里木大学校长基金：面向糖尿病性视网膜病变眼底图像解剖结构及病灶的分割方法研究（TDZKSS202240）。

DOI： https://doi.org/10.62639/sspis05.20240101

Published： 2024