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原创 算法优化在图像识别中的应用与挑战

本文详细描述图像识别流程，深入分析传统算法在图像特征提取等关键环节的不足，探讨优化算法以提升识别准确率与速度的方法，旨在为图像识别技术的发展提供理论支持与实践指导。1. 深度学习算法优化：采用轻量级神经网络，如MobileNet、ShuffleNet，通过优化网络结构减少参数数量和计算量，在保持一定准确率同时提高推理速度，适用于移动设备和嵌入式系统。采用改进的深度学习算法，结合注意力机制和多尺度特征融合，增强对微小结节特征提取，识别准确率从80%提高到95%，帮助医生更准确诊断疾病。