RK2K0602 wrote:
"只有地面警介搜索才...(恕刪)
附帶一點!!
這幾年有許多人用 CNN 跑影像辨識, 最大的問題在於 Convolution 的演算本身跟早期的Linear-Search 效果相同!! 只是在 Pooling 時會對這些特徵向量做 VQ 後, 再由 VQ 形成 Neuro-Space 的特徵解, 進而求得 Neuro 的收斂值, 用來做 Pattern-Matching!!
在早期做影像分析時, 這些都沒有系統化建構, 從 CNN 出現後, 整個 Neuro 的 系統性建構就比較完整, 甚至可以說 CNN 可以自動萃取被辨識物的影像特徵!! 這算是演算法"實現方式"的進步, 但不是技術上的進步!!
這幾年也有幾個演算法被陸續提出, 包含 Cellular, Deep-Learning(超多層 MLP), 基本上都有一些無法預期與分析的動作發生, 這也是技術上的問題!!
其實解析度太高太低, 都是問題!!
