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内容摘要
在先进的摄影技术领域，高像素图像呈现出两面性。一方面，它们提供了增强后的视
觉清晰度。另一方面，复杂的纹理和结构细节也对计算机视觉算法提出了挑战。因此，高
像素的图像需要开发复杂的算法来进行深入的分析。本文在此背景下提出了一种新的细节
特征模块（DFM），旨在增强卷积神经网络在图像分类任务中的细节特征提取能力，提高图
像分类准确性。
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)通过局部连接结构和多级特征提
取，大幅减少了网络参数和计算量，因
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