基于 PyTorch 图像识别中深度学习算法性能分析研究

摘要

随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术已经成为现代科技领域的重要分支，广泛应用于安全监控、自动驾驶、医疗诊断等多个场景。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，凭借其动态计算图、高效的GPU加速功能以及强大的扩展性，在图像识别领域展现出了卓越的性能。论文采用PyTorch框架，研究分析深度学习算法在图像识别中的性能。介绍了数据集的选择和预处理技术，包括归一化、数据扩充、大小调整和批量处理，为模型训练提供高质量的输入数据。在深度学习模型设计方面，采用了卷积神经网络，以CNN为基础架构进行模型训练。通过实际的测试，设计的模型可以较好地实现图像识别，具有高效的学习和泛化能力。