【摘 要】
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近几年来,人工智能深度学习技术发展快速,卷积神经网络作为深度学习中一个具有代表性的算法,由于其仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建,具有较强的表征学习(repres
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近几年来,人工智能深度学习技术发展快速,卷积神经网络作为深度学习中一个具有代表性的算法,由于其仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建,具有较强的表征学习(representation learning)能力,而被广泛应用于计算机视觉领域。然而,为了训练卷积神经网络推理模型,需要对大量的图像数据进行人工标注,时间和人力投入成本较高。本文旨在提出一种自动标注的技术方法,并搭建Python+Keras环境对该方法进行验证。从实践结果来看,该方法具有可行性和有效性,可在一定程度上降低人工标
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