本研究提出了一种新方法，通过多边形表示（主导点或轮廓坐标）解决深度学习模型在图像分类中的计算复杂性和过拟合问题。结果表明，该方法显著降低了计算需求，加快了训练速度，并在边缘设备上表现优越，展示了多边形表示在深度学习中的潜力。