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摘要。深度学习（DL）和计算机辅助设计（CAD）的组合为产品设计提供了新的可能性。如何有效地将DL技术集成到CAD系统中，以及如何确保生成的设计方案符合功能和美学要求都是研究人员需要解决的所有问题。在本文中，DL和CAD应用于产品设计和优化，构建了基于轻量级卷积神经网络（CNN）的产品图像特征检测模型，并通过实验评估和测试其实际应用效果。结果表明，本文提出的方法可以提高产品图像的质量，并应对角度变化带来的挑战。dl可以从大量数据中学习隐藏的设计规则和用户需求，从而帮助设计师创建更符合市场需求的产品。在产品设计中使用DL和CAD具有巨大的潜力和价值。
深度学习和计算机的应用和效果评估
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