标题：基于深度学习的图像识别与目标检测研究
摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别与目标检测已经成为了计算机领域中的重要研究方向。本项目基于深度学习技术，对图像识别与目标检测进行了深入的研究。本文首先介绍了图像处理与计算机视觉的基础知识，然后详细介绍了深度学习技术在图像识别与目标检测中的应用。最后，本文对本项目的研究目标和成果进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：深度学习；图像识别；目标检测；计算机视觉
一、图像处理与计算机视觉的基础知识
图像处理是指对图像进行加工、处理、转换和增强的过程，其目的是使图像能够更好地反映现实场景，提高图像的质量和信息含量。计算机视觉则是指利用计算机处理图像和视频数据，实现对图像的理解和分析，以及利用计算机对图像进行识别、分类、检测、跟踪等操作的技术。
计算机视觉的基础知识包括：
1. 图像处理：包括图像的获取、预处理、增强、分割等过程。
2. 计算机视觉：包括图像的表示、特征提取、分类、聚类、检测、跟踪等过程。
3. 深度学习：包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型。
二、深度学习技术在图像识别与目标检测中的应用
深度学习技术是近年来计算机领域中发展最快的技术之一，它通过多层神经网络对数据进行学习，从而实现对图像和数据的自动识别和分类。在图像识别方面，深度学习技术可以对图像中的物体、人脸等进行识别，从而实现图像的自动分类。在目标检测方面，深度学习技术可以对图像中的目标进行自动检测，从而实现对图像中目标的位置和大小进行准确检测。
深度学习技术在图像识别与目标检测中的应用，使得计算机视觉技术得到了极大的发展。本项目
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