El floreciente desarrollo en el campo de la inteligencia artificial ha traído muchas innovaciones y avances, y una de las tecnologías que ha atraído mucha atención es Imagex. Imagex, como tecnología de procesamiento de imágenes basada en inteligencia artificial, se ha aplicado y verificado en muchos campos. Para comprender mejor el desarrollo y la aplicación de Imagex, este artículo presentará algunas referencias y reseñas importantes de Imagex para proporcionar a los lectores una referencia de conocimiento integral. 1. Referencias: - He, K., Zhang, X., Ren, S ., & Sun, J. (2016). Aprendizaje residual profundo para el reconocimiento de imágenes. En Actas de la conferencia IEEE sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones (págs. 770-778). Este artículo presenta el modelo ResNet, que es un avance importante. En el campo del aprendizaje profundo, ResNet resuelve el problema de la dificultad en el entrenamiento de redes profundas a través del aprendizaje residual, que es de gran importancia para tareas de procesamiento de imágenes como Imagex. - Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, GE ( 2012). Clasificación de Imagenet con redes neuronales convolucionales profundas. En Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal (pp. 1097-1105). Este artículo presenta el modelo AlexNet, que es un avance importante en el aprendizaje profundo en tareas de clasificación de imágenes. El éxito de AlexNet estableció el estado de las redes neuronales convolucionales profundas en el procesamiento de imágenes y proporcionó una base para la investigación de tareas como Imagex. - Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Redes convolucionales muy profundas para el reconocimiento de imágenes a gran escala. arXiv preprint arXiv:1409.1556. Este artículo presenta el modelo VGG, otro volumen importante en el aprendizaje profundo. Modelo de red neuronal acumulada. La estructura de VGG es simple y clara. Mejora el rendimiento al aumentar la profundidad de la red y logra excelentes resultados en tareas de procesamiento de imágenes como Imagex. 2. Revisión: - Litjens, G., Kooi, T., Bejnordi, BE, Setio, AA, Ciompi, F., Ghafoorian, M., ... & Sanchez, CI (2017). Una encuesta sobre aprendizaje profundo en análisis de imágenes médicas. Análisis de imágenes médicas, 42, 60-88. Esta revisión proporciona una descripción general completa de la aplicación del aprendizaje profundo en el campo del análisis de imágenes médicas. Al resumir y analizar la aplicación de varios modelos de aprendizaje profundo en el procesamiento de imágenes médicas. , proporciona referencia y orientación para la investigación de Imagex en el campo de las imágenes médicas. - Zhang, X., Zhou, X., Lin, M., & Sun, J. (2019) ShuffleNet: An extreme convolutional neural network for dispositivos móviles. En Actas de la conferencia IEEE sobre visión por computadora y recuperación de patrones (págs. 6848-6856). Esta revisión presenta el modelo ShuffleNet, una red neuronal convolucional eficiente para dispositivos móviles. Esta revisión analiza la estructura y el rendimiento de ShuffleNet en detalle. , que proporciona referencia y orientación para la aplicación de Imagex en dispositivos móviles. Conclusión: Imagex, como tecnología de procesamiento de imágenes, tiene un amplio potencial de aplicación en el campo de la inteligencia artificial. Al estudiar en profundidad las referencias y reseñas relevantes de Imagex, podemos Comprender y dominar mejor el desarrollo y la aplicación de esta tecnología. Esperamos que las referencias y revisiones presentadas en este artículo puedan proporcionar a los lectores una referencia de conocimiento integral y ayudarlos a comprender y aplicar la tecnología Imagex más profundamente.