一种基于深度学习的高精度图像识别算法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的高精度图像识别算法及系统，涉及图像识别技术领域，包括步骤：S1、选择ResNet作为基础模型，并依次集成不同对抗性样本防御机制，生成多个备选模型；S2、收集并标注图像数据，对数据进行预处理和增强；S3、使用训练数据集对备选模型进行训练；S4、权衡模型的精度、计算复杂度，选择最优的备选模型作为最终模型，并进行优化和调整；S5、将最终模型部署到实际应用场景中，持续监控模型的性能，并根据实际需求进行更新和优化。该基于深度学习的高精度图像识别算法及系统，泛化能力强，在面对新的、未见过的图像时，不易出现识别错误，且能够规避对抗性样本导致的识别错误。