基于深度学习的图像处理与视觉识别技术研究

摘要

针对复杂场景下传统图像处理方法特征表达能力弱、识别精度受限的问题，本研究提出一种融合多尺度特征与注意力机制的改进卷积神经网络模型。该模型通过构建特征金字塔网络增强多尺度信息融合能力，嵌入通道与空间双重注意力模块以聚焦关键特征区域，并采用数据增强与迁移学习策略优化模型训练过程。公开数据集上的实验验证表明，所提模型在图像识别任务中显著提升了识别精度与鲁棒性，有效克服了复杂背景干扰及尺度变化等难题，为相关视觉感知应用提供了性能更优的解决方案。

关键词

深度学习 / 图像识别 / 卷积神经网络 / 注意力机制 / 特征融合