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第1801章 技术深水区

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”陈浩说,“另外,方法上也可以调整。

不要追求完美算法,先用简单方法验证可行性。

小步快跑,快速试错。”

挂了电话,贾瀞雯立刻召集团队。

“调整策略。”她说,“我们不分阶段:第一阶段,选定十个常见物品类别——汽车、建筑、动物、植物、家具、电器、服装、食品、书籍、艺术品。

第二阶段,每个类别做专门的识别模型。

第三阶段,整合成原型系统。”

她看向李明:“方法上,先用最简单的特征——颜色和纹理。

效果不好再升级。

目标不是完美,是验证可行性。”

团队重新分工。

十个人,每人负责一个类别。

贾瀞雯要求每周汇报进展,遇到问题随时讨论。

第一周,进展缓慢。

负责汽车识别的工程师发现,不同颜色的汽车在颜色特征上差异太大。

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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