深度学习图像特征提取技术研究的思路

1. 确定研究问题：对于图像特征提取技术，我们需要先确定研究的问题，比如是针对某一特定领域的图像分类问题，还是针对图像识别或图像检索等问题。

2. 数据收集：在确定研究问题后，需要收集大量的图像数据，以便进行深度学习模型的训练和测试。

3. 数据预处理：在进行深度学习模型训练之前，需要对图像数据进行预处理，包括图像的去噪、归一化、裁剪等操作。

4. 模型选择：选择适合特定问题的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

5. 模型训练：根据收集的图像数据，使用选定的深度学习模型进行训练，以得到较好的模型性能。

6. 模型评估：对训练好的模型进行评估，以确定其在测试数据上的性能表现。

7. 特征提取：在模型训练好之后，可以使用该模型提取图像的特征向量，以便进行图像分类、识别、检索等任务。

8. 特征融合：对于多个模型提取的特征向量，可以采用特征融合的方法，将它们融合成一个更强大的特征向量。

9. 实验分析：对于特定问题，需要对不同的特征提取方法进行实验分析，以确定哪种方法更适合解决该问题。

10. 结果总结：最后，需要对实验结果进行总结和归纳，以便进一步优化和改进特征提取方法。