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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。
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