接下来的两个月,团队埋头苦干。



准确率一点点提升,从百分之七十到七十五,再到八十。



系统整合也完成了,用户上传图片后,系统会自动判断属于哪个类别,然后用对应的模型搜索。



三个月后,原型系统完成了。



贾瀞雯亲自测试。



她上传了一张汽车图片,系统在三秒后返回了十张相似图片,全是汽车。



又上传一张建筑图片,返回的也是建筑。



准确率测试结果:十个类别的平均识别率百分之八十二。



最好的是汽车和建筑,达到百分之八十八。



最差的是食品,只有百分之七十五。



“可以展示了。”贾瀞雯说。



正好,陈浩要来北京视察。



贾瀞雯安排他在第三天下午看图像搜索的原型演示。



陈浩到公司时,团队正在做最后调试。



贾瀞雯带他进演示室。



“陈总,这就是图像搜索原型。”她打开系统。



陈浩坐下来,看着屏幕。



界面很简单:一个上传按钮,一个搜索按钮,下面是结果展示区。



“我试试。”他拿出随身带的数码相机,连上电脑,导出一张照片。



是横店影视城的城门楼。



上传,点击搜索。



系统显示:“识别类别:建筑。”然后开始搜索。



五秒后,返回十张图片。



第一张就是同一个城门楼的其他角度照片,后面几张也都是古建筑。



陈浩点开第一张,仔细看。



“这张图……是我们图库里的?”他问。



“对。”贾瀞雯说,“我们收集了十万张图片作为测试集。



这张就在里面。”



陈浩又试了几张。



汽车的,动物的,电器的。



系统都能正确分类,返回的图片也都有一定相似度。



测试了半个小时,陈浩放下鼠标。



“做得很好。”他说,“比我想象的快。”



团队都松了口气。



这三个月压力太大了。



但陈浩接着问:“现在最大的问题是什么?”



李明回答:“准确率不够。



百分之八十二,离实用还有距离。”



“怎么提高?”



“需要更多数据,更复杂的算法,更强大的算力。”张涛说,“这些都是长期投入。”



陈浩点点头,转向贾瀞雯:“你的想法呢?”



贾瀞雯想了想:“我觉得,现阶段不要追求通用图像搜索。



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