论文技术路线

本论文的技术路线主要围绕开发一种基于深度学习的图像识别系统。首先，我们收集并标注了大量的图像数据，以训练我们的深度学习模型。然后，我们选择了卷积神经网络（CNN）作为我们的模型架构，因为它在图像识别任务上表现出色。我们使用了预训练的CNN模型作为我们的初始网络，并通过迁移学习的方法对其进行微调，使其适应我们的特定任务。我们还引入了数据增强技术，以增加模型的泛化能力。最后，我们对模型进行了详尽的测试和评估，以确保其在各种条件下的性能。