摘要
图像识别作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在深度学习，特别是深度卷积网络的推动下取得了显著进展。
本文献综述旨在探讨基于深度卷积网络的图像识别系统设计与实现。
首先，我们将阐述图像识别和深度卷积网络的基本概念，并回顾其发展历程。
接着，我们将深入分析当前图像识别领域的研究现状，包括主流的深度卷积网络模型、数据集以及性能评价指标。
进一步地，我们将重点剖析图像识别系统的关键设计环节，涵盖系统架构、数据处理、模型选择与训练、以及性能优化等方面。
最后，我们将总结现有研究的不足，并展望未来发展趋势。
关键词：图像识别，深度学习，卷积神经网络，系统设计，性能优化
图像识别，即利用计算机对图像进行分析和理解，进而识别不同目标的过程，一直是计算机视觉领域的热门研究方向。
近年来，深度学习的兴起为图像识别领域带来了革命性的突破。
深度卷积网络作为深度学习的典型代表，凭借其强大的特征提取能力和对图像数据处理的天然优势，在图像分类、目标检测、图像分割等任务中均取得了令人瞩目的成果。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
