我们将计算机视觉与卷积神经网络（CNN）形式的深度学习相结合，以构建高效的增强型顶级标记器。先前的工作（Kasieczka等人的“DeepTop”标记器）表明，基于CNN的顶部标记器可以实现与基于高级输入的最先进的常规顶部标记器相当的性能。在这里，我们介绍了DeepTop标记器的许多改进，包括体系结构，训练，图像预处理，样本大小和彩色像素。我们的最终CNN顶级标记器在广泛的标记效率和基准喷射选择范围内，在高背景输入方面的BDT性能比背景抑制性能高约2-3倍或更多。作为参考点，对于完全合并（非合并）的顶部喷射器（pT在800-900GeV（350-450GeV）范围内），我们在5