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上传时间: 2021-02-25
详细说明：在图像分析应用中，海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案，能够自动提取有效图像样本，极大减少人工标注的工作量。深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其标志性事件之一就是计算机算法在Imagenet竞赛中的目标识别准确率已经超过了人类。在学术圈的创新成果爆发式涌现的同时，各大企业也利用深度学习技术，推出了众多图像分析相关的人工智能相关产品及应用系统。这些成果所采用的技术路线，很多都是利用海量的已标注样本数据，在深度神经网络上训练相应的识别或检测模型。就企业算法应用而言，往往需要根据实际的应用场景，构建自己的训练样本集，以提升算法的有效性。
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