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椒盐儿橙子
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小丫夏夏

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这两天在公司做PM实习,主要是自学一些CV的知识,以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题,学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系,

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独行欧洲

写作论文的简单方法,首先大概确定自己的选题,然后在网上查找几份类似的文章,通读一遍,对这方面的内容有个大概的了解!参照论文的格式,列出提纲,补充内容,实在不会,把这几份论文综合一下,从每篇论文上复制一部分,

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专属兔兔的

AlexNet使用了8层卷积神经网络,并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异。 首先,AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。 AlexNet由八层组成:五个卷积层、

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今日风向左

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candy小蔡

首先声明下小弟也是刚接触图像识别的,并且研究的主要是交通领域的图像识别。现阶段图像识别(我只知道交通图像的)的大步骤应该是1.转灰度2.图像二值化3.图像分割4.模板匹配。不知道你说的分类算法是个什么步骤?

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