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51CTO-深度学习顶级论文算法|详解检测通用框架Faster-Rcnn|唐宇迪|中国AI数据|文章6
作者:CNAI / 2019-08-31 / 浏览次数:47

51CTO-深度学习顶级论文算法|详解检测通用框架Faster-Rcnn|唐宇迪|中国AI数据|文章6

AI开发者看过来,主流移动端深度学习框架大盘点
哦,可能一张图片,一个600×800的图像啊,咱们可能得到几千个矿,
然后咱们把这几千块做分类啊,这是之前咱们比较常用的一种做法,
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那么这种做法弊端是什么?我们可以先想一想。这种做法是分了两个步骤吧,
第一步骤,唉,咱们需要把这个所有的矿都找到是吧?
比如说一张图像唉,我们要是产生很多很多的苦,是吧?
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比如说这个selection设置,它对于图像来说可能包含2000多块,
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非常多产生的。在矿上可以说是非常非常厚实肩膀,这也是,
咱们之前就是说这篇论文是15年的啊,在咱们15年之前都是用这个select设置啊,
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就是这个找朋友的算法,然后呢,找到矿之后干什么,掌握了之后唉咱们。
做一个分类任务就可以了嘛,然后就能得到这个框是什么啊?
咱们按照一个阀值,比如说这2000多块咱们都做一个分类,它达到一个类别法则,
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比如说它达到80%以上,唉,咱们就把它拿出来,它作为这个类别啊,
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就可以了吧。就说咱们分两步走啊,传统算法,一部找矿一部分类,
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那么就是说,唉,这个找矿的问题啊,非常难,而且呢,啊,
不是非常难非常厚实啊,然后这个分类咱们想一想就说,我们找到了这么多矿。
咱们是不是要对这么多个矿,比如说咱们找到了2000块,
是不是要对这2000个矿都做一个分类任务啊?这个是不是更好使啊?
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我们2000个框做2000个分类任务,写下2000个矿,比如说咱们有20个类。
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