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传统图像处理算法与机器学习的的融合过程是怎样的?

传统图像处理算法与机器学习的的融合过程是怎样的?

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云上静思 2022-07-28 15:50:14 416 0
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  • 传统算法与机器学习的的融合过程如下:

    1. 输入一张图像,并行运行传统图像处理方法和深度学习方法,分别得到提取的卡片框trbox 和dlbox。定位精度以trbox 为标杆,精确率和召回率以dlbox 为标杆

    2. 筛选trbox。规则为当trbox 与dlbox 的IOU 大于某个阈值时( 比如0.8) 保留此trbox,否则丢弃,得到trbox1

    3. 筛选dlbox。规则为当dlbox 与trbox1 的IOU 大于某个阈值时( 比如0.8)丢弃此dlbox,否则保留,得到dlbox1

    4. 修正dlbox1 位置。规则为dlbox1 的每条边移动到距离其最近的一条直线上,约束条件为移动的距离不能超过给定的阈值( 比如20 个像素),并且移动的边不能跨越trbox1 的边,得到修正的dlbox2

    5. 输出trbox1+dlbox2 为最终融合的卡片框

    以上内容摘自《前端代码是怎样智能生成的》电子书,点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=53可下载完整版

    2022-07-28 16:51:24
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