【摘 要】
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随着深度学习的迅猛发展,计算机视觉在交通、医疗、安防、广告、个人图像视频分析等领域用,其中作为计算机视觉基础的图像识别起到了关键的作用。基于深度学习的图像识别需要
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随着深度学习的迅猛发展,计算机视觉在交通、医疗、安防、广告、个人图像视频分析等领域用,其中作为计算机视觉基础的图像识别起到了关键的作用。基于深度学习的图像识别需要大量的标签数据用于模型的训练,而人工收集标定数据需要花费大量的财力和时间。与此同时,随着图像搜索引擎和个人图像分享网站的发展,互联网上能获取到大量图像数据,这些数据有着数量大噪声多的特点,难以直接用于训练。基于目前的问题,本文提出了一种利用互联网上的海量数据训练图像识别模型的方法:利用爬虫自动爬取互联网上的图像数据;根据图像的深度视觉特征自动清洗数据;在预训练的模型上高效地训练模型。针对海量的数据处理,本文进一步利用云计算平台将服务搭建在分布式集群上,加快了整个流程地处理过程。最后,根据本文研究内容,实现了基于互联网和云计算的图像识别原型系统,并通过实验验证了本文方法的有效性。
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