基于深度学习的图像局部特征提取算法有哪些？

1.卷积神经网络（CNN）：CNN 是最常用的图像局部特征提取算法之一，它利用卷积层、池化层和全连接层等结构从图像中提取有用的特征。

2.循环神经网络（RNN）：RNN 可以处理序列数据，可以用于图像中序列化的局部特征提取，例如用于文本识别中的字符序列。

3.深度置信网络（DBN）：DBN 是一种多层神经网络，可以通过堆叠多个受限玻尔兹曼机来学习图像中的高层特征。

4.自编码器（AE）：AE 是一种无监督学习算法，可以通过将输入图像编码为低维表示来学习图像中的局部特征。

5.卷积自编码器（CAE）：CAE 是一种将卷积层和自编码器结合起来的算法，可以学习图像中的局部特征，并且对图像的平移、旋转等变换具有一定的鲁棒性。

6.生成对抗网络（GAN）：GAN 通过生成器和判别器的对抗训练，可以学习生成逼真的图像，并且可以用于无监督图像特征提取。