基于深度残差网络的图像识别研究文献综述

图像识别作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著进展。

深度残差网络(ResNet)的出现有效解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，极大提升了图像识别的性能。

本文首先介绍了图像识别和深度残差网络的基本概念，然后系统综述了深度残差网络在图像识别领域的应用现状，包括ResNet的改进模型、训练策略和应用领域，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。

最后总结了基于深度残差网络的图像识别研究面临的挑战和未来发展趋势，并展望了其在更广泛领域的应用前景。

关键词：图像识别；深度学习；深度残差网络；ResNet；卷积神经网络

图像识别是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别不同目标和模式的任务。

它是计算机视觉领域的核心研究问题之一，并在人脸识别、目标检测、医学影像分析、自动驾驶等领域有着广泛的应用。

近年来，深度学习技术的快速发展为图像识别带来了革命性的突破。

深度学习通过构建多层神经网络，能够自动学习图像的层次化特征表示，从而实现高精度的图像识别。

其中，卷积神经网络(CNN)凭借其在图像处理领域的独特优势，成为了图像识别领域的主流模型。