计算机 毕业设计——基于人工智能的图像识别系统
发布时间：2025-03-13 00:54:23来源：
随着科技的发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，其中图像识别作为其重要分支之一，具有广泛的应用前景。本毕业设计以构建一个基于深度学习的图像识别系统为核心目标，旨在通过卷积神经网络（CNN）实现对图像的高效分类与检测。
首先，项目选取了CIFAR-10数据集进行模型训练，该数据集包含大量标注好的图片样本，涵盖了飞机、汽车等多种类别。通过对数据集的预处理及增强操作，确保了模型输入的质量和多样性。其次，在模型设计方面，采用了经典的LeNet架构，并在此基础上引入了Dropout正则化方法来防止过拟合现象的发生。经过多次实验调整超参数后，最终模型达到了90%以上的准确率。
此外，在实际应用中还加入了多线程并行计算优化策略，极大地提高了系统的运行效率。整个开发过程不仅锻炼了我的编程能力，也让我深刻体会到团队合作的重要性。希望未来能够将此成果应用于更多场景之中，为社会创造更大价值。
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