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- 基于深度学习的物体识别 内容精选 换一换
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进行学习。对于不成功的图片,我们进一步使用 OCR 。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合,可以得到更为精确的可点击区域结果,并且这个时候的融合方案已经初步可以使用了。随着数据集的积累,目标检测模型的检测结果也变得更精确。最终能够只使用目标识别方案。来自:百科注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核,过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:响应速度小于0.1秒。 媒资 内容审核 自动识别媒资中可能存在的涉政、违禁品等信息,避免已发布的文章存在违规风险。来自:百科
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挑战。 基于源码的特征生成方法: 不同语言具有不同的特点,在考虑基于源码的特征生成方法时需要考虑到语言特点来采用针对性的方法来解决,这样可以起到事半功倍的作用。下面针对不同语言分别来说明对应的解决方法: ● C语言:没有类的复杂性,在构建时只要用到的源码文件,该文件中的所有函数信息都会被一起编译进二进制文件中。来自:百科
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