本文介绍: 其核心思想是通过卷积操作提取图像的局部特征，并通过多层神经网络的组合和抽象，学习到图像的内在规律和表示。相比传统的图像处理方法，CNN具有更好的性能和泛化能力，已经成为图像识别的主流方法。我们介绍了卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示了如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。我们将介绍卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。
摘 要：
本文将探讨计算机视觉领域中的深度学习技术，并重点关注图像识别方面的应用。我们将介绍卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。
一、引言
计算机视觉是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和解释视觉信息。图像识别作为计算机视觉的核心任务之一，已经取得了显著的进展。尤其是深度学习技术的快速发展，为图像识别提供了强大的工具和方法。本文将深入探讨计算机视觉中的深度学习技术，并重点关注图像识别的原理和实践。
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