热门标签
热门文章
- 1宝塔面板+Nextcloud搭建教程——可能是目前最优解决方案_宝塔安装nextcloud
- 2值得尝试的 MQTT 客户端工具_mqtt客户端
- 3linux开放端口 centos,Linux/centos如何开放端口,firewall、iptables防火墙管理
- 4笔记-知识产权与标准化知识-计算机软件可靠性和可维护性管理的评审要求
- 5Java Web实战篇-轻松提高千万级数据库查询效率_java web 中用户相关信息查询效率优化
- 6Java 实现反转一个链表_链表反转java实现
- 7硅谷来信个人笔记_硅谷来信读后感
- 8C语言 进度条_c语言多进程下载文件并显示进度
- 9input-radio(单选框)值的获取/默认选中等操作_input单选框获取选中的值
- 102 - 设置python 模块搜索路径_pycharm .pth 扩展搜索路径
当前位置: article > 正文
机器学习笔记 - 结合深度学习的基于内容的图像实例检索 通过学习DCNN表示进行检索
作者：AllinToyou | 2024-03-21 23:38:26
赞
踩
机器学习笔记 - 结合深度学习的基于内容的图像实例检索 通过学习DCNN表示进行检索
一、概述
上一篇，利用现成的DCNN模型进行检索。
机器学习笔记 - 结合深度学习的基于内容的图像实例检索 利用现成的DCNN模型进行检索_坐望云起的博客-CSDN博客一种方案是，为分类任务而进行大规模训练的DCNN直接充当图像检索任务的现成特征检测器，也就是说，可以提出在DCNN的基础上进行图像检索，DCNN被训练用于分类，并且其预先训练的参数被冻结。这种方法有局限性，最根本的是任务之间存在模型转移或领域转移的挑战，这意味着为分类训练的模型不一定能提取出非常适合图像检索的特征。特别是，只要特征保持在分类边界内，分类决策就可以成功，然而，来自这样的模型的特征可能显示出不足的检索能力，其中特征匹配本身比分类更重要。https://skydance.blog.csdn.net/article/details/131415155 在源数据集上预先训练用于分类的现成DCNN对类间变异性非常鲁棒。然而，在大多数情况下，基于现成模型提取的深度特征也可能不足以进行准确检索。为了使模型更有效地进行检索，一种常见的做法是网络微调&
声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/AllinToyou/article/detail/283592
推荐阅读
相关标签
