DeepSeek通过独特的多模态架构、空间计算范式以及多种创新技术来处理图形识别技术，具体如下：

• 双编码器特征提取架构：采用SigLIP编码器，通过改进的视觉Transformer结构提取图像高层语义特征，可用于物体识别、场景分类等任务，准确率较高。同时，VQ Tokenizer编码器将图像像素映射为离散Token序列，实现图像到文本的跨模态对齐，为生成式任务提供结构化输入。此外，还引入动态注意力掩码，能根据图像复杂度自动调整特征提取粒度，如在小物体检测时聚焦局部细节。
• 多模态生成-理解一体化框架：通过对抗蒸馏技术将GAN生成能力与CNN判别能力融合，支持图像修复，如去除遮挡物，以及语义增强，如低分辨率图像超分重建。在CIFAR-10数据集上可实现96.3%的Top-5分类精度，比传统CNN提升12%。
• 多尺度特征融合：采用金字塔特征融合网络处理不同尺度物体，能够在复杂街景中同时识别5m外的交通标志等小目标和近处行人等大目标。
• 空间网络建模技术：将地理空间数据如城市路网转换为轴线图或线段图结构，节点代表空间单元，边表示连接关系。同时，利用动态卷积核技术，根据空间单元尺度自动调整卷积核大小，精准提取局部几何特征，如识别建筑立面的窗格分布。还发布了支持3D点云解析的Octree-VQ编码器，测试版点云分类精度已达91.2%。

此外，DeepSeek还构建了CNN、RNN以及自注意力机制相融合的神经网络架构。初始阶段借助CNN提取图像关键信息，再利用RNN对视频帧序列建模，挖掘帧间时间依赖关系，自注意力机制则可聚焦关键位置，捕捉不同位置特征间的复杂关联。并且通过自适应卷积核结构，根据图像局部区域复杂程度和物体大小动态调整卷积核尺寸，以精准提取各类物体特征。在训练方面，基于混合精度训练和分布式训练策略，提升训练效率，为大规模模型的快速迭代提供保障。