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本文详细介绍了人工智能在图像识别领域的最新进展,重点讨论了深度学习技术如何提升图像分类和目标检测的准确性。通过实例分析,阐述了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在图像处理中的核心作用,并探讨了未来可能的发展趋势,包括模型的轻量化和实时性。此外,还对比了不同框架如TensorFlow和PyTorch在实现这些算法时的优缺点。
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