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51CTO-深度学习顶级论文算法|faster-rcnn框架实验结果评估|唐宇迪|中国AI数据|文章7
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:70

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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,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,
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,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,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?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。2000×20,那么这个东西啊,计算量非常大也非常耗时的,
这里咱们实时处理这种物体检测的任务来说是远远达不到,达不到咱们的标准呢,
那么咱们这个fast阿思因啊,他就主要。提出了一种规则,啊,这里呢,
就是说我们提出了新的一种,我们能提取光的一个操一个算法,然后呢,咱们提取出来的框,
比如说这里我们提取出来了啊,几百个矿也好。然后呢,咱们使这个几百个矿工一起去做一个分类的任务,
和我们不是一个矿一个矿去做分类,而是把他们整体要通过一个共享的卷积网络啊,去做了这个分类这件事。
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