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征上差异太大。
负责动物识别的发现,猫和狗在某些角度下很难区分。
第二周,有人想出了新办法。
负责建筑的工程师提议,用边缘检测提取轮廓特征,因为建筑有清晰的几何形状。
这个思路在其他类别也适用。
第三周,团队开始分享经验。
汽车组借鉴了建筑组的轮廓方法,动物组结合了颜色和纹理特征。
小步快跑的策略见效了。
虽然每个类别只能做到百分之六七十的准确率,但至少能跑了。
第四周,贾瀞雯组织了一次内部演示。
每个小组展示自己的成果。
汽车组:能识别轿车、SUV、卡车等大类,但细分车型还有困难。
建筑组:能区分现代建筑和古典建筑,但具体风格识别不准。
动物组:能区分猫、狗、鸟等大类,但具体品种分不清。
演示完,贾瀞雯总结:“虽然不完美,但证明了这条路能走通。
下个月的目标:提高每个类别的准确率,同时开始做系统整合。”
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