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最新推荐文章于 2026-01-08 20:27:01 发布
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#深度学习 #机器学习

本文探讨了深度学习领域的三个关键课题：一是细粒度分类的实现方法，提出了基于注意力机制的残差网络解决方案；二是如何通过代表性样本选择来加速大规模数据集上的模型训练；三是端到端车牌识别系统的构建思路，特别是利用YOLO框架进行快速目标检测。

接下来的任务：
1、参加比赛：研究一下如何进行实现细粒度分类
现有想法：深度的残差网络 基于attention的CNN网络
2、下一步的科研方向
如何在现阶段的深度学习大规模的数据集下加速训练过程，着眼于训练集的尺寸压缩，试图寻找具有代表性的训练样本，才保证精度的前提下缩短深度学习的训练时间
现有想法：传统机器学习的PCA 训练集的高维度聚类
3、端对端的车牌识别+快速目标检测 YOLO框架
现有想法：借助YOLO的快速目标检测实现车牌的初步location 然后区别于传统的字符分割训练，是否可以实现端对端的车牌训练？借助CNN网络进行构建，可以快速的实现车牌识别

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jackkke的博客
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tuzixini的博客
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kikyou_csdn的博客
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稻草人的博客
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小谢游乐园
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04-21
每个javascript对象都有一个原型对象，这个对象在不同的解释器下的实现不同。比如在firefox下，每个对象都有一个隐藏的__proto__属性，这个属性就是“原型对象”的引用。
如何评估 CNN 模型在验证码识别任务中的性能？
Data_agent19970108018
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