68、图像识别算法与知识表示模型研究

图像识别算法与知识表示模型研究

图像识别算法研究

算法基础与挑战

在图像目标识别领域，主要使用相同的算法。卷积网络能使特征数量显著增加，这也是其准确率较高的原因之一。计算机视觉研究依赖于验证的准确性以及提升该准确性的能力。不过，若持续用大量图片训练模型，可能会出现过拟合问题，因此训练模型时需把握好平衡。

此外，数据集质量对模型创建和训练的影响也备受关注。必须拥有丰富、经过清理且组织良好的数据集，这样算法才能快速识别和处理特征。

云平台支持

如今，公共云的主要制造商和分销商以 IAaaS 形式提供多种认知服务。构建和复制研究环境并非只有本地部署一种选择，例如 Google 提供的 Google Colaboratory 平台，可利用其强大的计算能力实现机器学习算法；Microsoft 的 Azure Notebooks 平台和 Amazon 的 SageMaker 平台也具备类似功能。

项目架构与资源

项目架构包括云存储（如 Google Drive，因为 Colab 允许在这种存储中设置文件系统）以及在 Google Colab 提供的 Jupyter Notebooks 中开发的代码。

平台运行于 Ubuntu 18.04.3 LTS (Bionic Beaver) 64 位系统，配备四个 Intel (R) Xeon (R) CPU @ 2.20GHz CPU。Colab 中可用的 GPU 类型会随时间变化，常见的有 Nvidia K80s、T4s、P4s 和 P100s，标准可用 RAM 为 12GB。需注意，这些资源由平台用户共享，其可用容量会随时间波动。数据、