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第一步：尽可能多地找出相关的设计稿，一个个枚举里面的图片类型。 第二步：对图片类型进行合理归纳归类，这是最容易有争论的地方，定义不好有二义性会导致最有模型准确度问题。 第三步：分析每类图片的特征，这些特征是否典型，是否是最核心的特征点，因为关系到后续模型的推理泛化能力。 第四步：每类图片的数据样本来源是否有，没有的话能否自动造；如果数据样本无法有，那就不适合用模型，可以改用算法规则等方式替代先看效果。
2022-05-12 18:05:30赞同 展开评论 打赏 -
传统方法里，人工特征提取是一个巨大的消耗性工作。而随着深度学习的进展，不再需要人工特征，通过深度学习自动提取特征成为一种可能。接下来主要讲述卷积神经网络在图片分类上的使用。
2022-05-12 17:19:08赞同 展开评论 打赏
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