基于深度学习的计算机视觉技术在电子产品设计中的研究
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11870
Abstract
随着深度学习技术的飞速发展,计算机视觉算法在电子产品设计中的应用日益广泛。本文旨在探讨深度学习驱动的计算机视觉算法如何提升电子产品设计的效率和创新性。文章回顾了计算机视觉的基本原理及其在设计过程中的重要性,强调了深度学习模型在图像识别、目标检测和图像生成等任务中的优势。并讨论了当前技术面临的挑战与未来发展方向,强调了跨学科合作在推动这一领域进步中的重要性。最后提出,深度学习的应用不仅能显著提高设计效率,还能激发设计创新,为电子产品的市场竞争力提供强大支持。
Keywords
深度学习；计算机视觉；电子产品设计
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[1] 张阳婷,黄德启,王东伟,等.基于深度学习的目标检测算法研究与应用综述[J].计算机工程与应用,2023,59(18):1-13.
[2] Li M,Nanda G,Chhajedss S S,et al.Machine learning-ba sed decision support system for early detection of breast cancer[J].Indian Journal of Pharmaceutical Education and Research,2020,54(3):S705-S715.
[3] 陈旭,孟朝晖.基于深度学习的目标视频跟踪算法综述[J].计算机系统应用,2019,28(1):1-9.
[4] Lv Z,Poiesi F,Dong Q,et al.Deep learning for intelligent human-computer interaction[J].Applied Sciences,2022,12(22): 11457.
[5] 吴一全,赵朗月,苑玉彬,等.基于机器视觉的PCB缺陷检测算法研究现状及展望[J].仪器仪表学报,2022,43(8):1-17.
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