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如何用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星圖像分割與識別？

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慕蓋茨4494581

TA貢獻(xiàn)1850條經(jīng)驗(yàn) 獲得超11個贊

深度學(xué)習(xí)在物體識別中最重要的進(jìn)展體現(xiàn)在ImageNetILSVRC3挑戰(zhàn)中的圖像分類任務(wù)。傳統(tǒng)計算機(jī)視覺方法在此測試集上最低的錯誤率是26.172%。2012年，欣頓的研究小組利用卷積網(wǎng)絡(luò)把錯誤率降到了15.315%。

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反對 回復(fù) 2018-11-07
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