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图像识别中深度学习算法的实时性能优化研究

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摘要摘要：图像识别在现代计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，然而，实时性能一直是深度学习算法在图像识别中面临的挑战之一。本研究旨在探讨如何优化深度学习算法的实时性能，以提高图像识别的效率和响应速度。我们通过分析深度学习算法的基本原理和结构，结合硬件加速和优化技术，提出了一系列策略和方法，以实现在有限计算资源下的高性能实时图像识别。研究结果表明，通过适当的算法选择、模型压缩、并行计算以及硬件加速等措施，可以显著提高深度学习算法在实时图像识别中的性能，为各种应用场景提供了更高效的解决方案。

DOI n49zmp5qdy/7887859

作者田建松

机构地区四川成都 510623198309098215 计算机科学与技术

出处《城镇建设》 2023年16期

关键词图像识别深度学习算法实时性能优化硬件加速

分类 [建筑科学][市政工程]

出版日期 2023年12月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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