基于深度学习的图像放大与图像识别研究

• 作者: 赵艳平
• 来源期刊: 长春工程学院学报（自然科学版）
• 关键词: 深度学习 神经网络 图像识别 机器翻译
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术及应用
• 页码范围: 77-84
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8984.2020.04.016

摘要

深度学习在多个具有挑战性的计算机视觉基准测试中取得了优异的结果,提出了一种基于深度图像的放大图像识别算法,研究基于端到端的机器学习算法.基于量子神经网络(QNN)算法的深度学习是一种新颖的识别模式方法,其关键组件是一个专门用于深度学习的定制超级计算机,它采用高度优化的并行算法,利用最先进的图像识别系统,更大的深度神经网络模型来进行图像识别.利用新的数据划分和通信策略来优化整个系统,并使用多尺度高分辨率图像来验证整个系统.