效果不好再升级。



目标不是完美,是验证可行性。”



团队重新分工。



十个人,每人负责一个类别。



贾瀞雯要求每周汇报进展,遇到问题随时讨论。



第一周,进展缓慢。



负责汽车识别的工程师发现,不同颜色的汽车在颜色特征上差异太大。



负责动物识别的发现,猫和狗在某些角度下很难区分。



第二周,有人想出了新办法。



负责建筑的工程师提议,用边缘检测提取轮廓特征,因为建筑有清晰的几何形状。



这个思路在其他类别也适用。



第三周,团队开始分享经验。



汽车组借鉴了建筑组的轮廓方法,动物组结合了颜色和纹理特征。



小步快跑的策略见效了。



虽然每个类别只能做到百分之六七十的准确率,但至少能跑了。



第四周,贾瀞雯组织了一次内部演示。



每个小组展示自己的成果。



汽车组:能识别轿车、suv、卡车等大类,但细分车型还有困难。



建筑组:能区分现代建筑和古典建筑,但具体风格识别不准。



动物组:能区分猫、狗、鸟等大类,但具体品种分不清。



演示完,贾瀞雯总结:“虽然不完美,但证明了这条路能走通。



下个月的目标:提高每个类别的准确率,同时开始做系统整合。”



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