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总体的项目计划分有三步。
前期工作,主要是2项,基于项目方向,初步提出图像主体识别的算法,同时收集图片库,保障后续实验。
中期,便是就识别算法进行实验和训练,期间需要不断地修改完善算法,通过机器学习不断充实数据库。
后期,整理实验数据,完善算法,以及整合包装成为论文,如果可以还将申请专利。
但其实体内电脑强势升级后,江成空出的6核心12线程的虚拟机在特效软件更新为2.o版本之后,已经属于空闲状态。
在申报项目之后,江成这个虚拟机就又开始在疯狂地写代码了。
众所周知,机器视觉和我们人类的视觉并不一样。
一张图片上的美女,我们人眼看过去就知道,这个是美女。
但机器不一样。
在机器眼里头,这张图片,无论里面是美女,还是野兽,都是一串串o和1。
因此,机器需要模拟我们人脑进行识别。
卷积神经网络cnn,正是其中的一种优秀而且广泛的解决办法。
将一个完整的图片分割成多个小部分,把每个小部分里具有的特征提取出来,再将这些小部分具有的特征汇总到一起,这样,就完成了一次机器识别图像的过程。
但这里面又存在着非常多的问题。
比如说,每一小块,像素点附近的特征很多是非常接近的,如果将计算力都全部放到这边,非常的浪费算力。
而且加重了识别的负担。
又比如说,刚开始的时候,哪怕识别了一些特征,但这些特征到底是代表什么,机器仍还不知道。
这些问题,都是江成这次项目实验需要解决的。
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