基于深度学习的图像识别处理

近年来,人工智能已经成为了计算机视觉与信息语言交互中的重要研究对象和热点话题,通过深度学习方法的学习和实践,来进行对图像的处理和描述是十分具有挑战性的。在这个过程中首先需要构建神经网络,从一端的编码解码结构到另一端的编码解码结构的深度学习模型,并且融合了图像目标点检测的识别研究和深度卷积网络相关的记忆模型,从中进行信息提取和学习处理。这种研究方式更加关注原始图像区域的特征显示与其他的多种信息处理模块区域的结合,有助于防止丢失处理信息和主题部分操作过程。在实验过程中通过调取数据集进行实验,通过实验操作成功生成了图像描述系统,依次来对目标进行描述。其结果显示也超出了综合预期水平。最后再通过多种机器评估的方式来显示该模块处理结果的综合性能。