一种基于深度学习的智能图像识别优化方法

本发明公开了一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，涉及图像处理与计算机视觉领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：S1：数据准备；S2：构建模型；S3：特征提取模型训练；S4：分类器训练，将降维后的数据输入到分类器中进行分类器的训练；S5：智能图像识别。本发明采用更先进的特征提取架构，提高了对复杂图像的特征表达能力，从而大幅提高识别准确率，通过创新的数据增强和正则化技术，增强了模型的泛化能力，使其在新的场景和数据集中表现更稳定，优化的模型压缩和量化算法，显著降低了计算资源需求，使系统能够在资源受限的设备上实时运行。