識別檢測類系統（基於pytorch）（二）

概要 上一章說到了通過識別目標的特徵來設計相應的規則來提取識別目標的可疑區域，並通過火焰識別的列子進行了詳細的說明，本章節主要說明如何通過機器學習與深度學習的方法進行可疑區域的提取。 機器學習的提取方法 火焰的顏色特徵可以通過機器學習分類器如K-NN、樸素貝葉斯等通過訓練相應的火焰顏色樣本集構建火焰顏色模型，然後通過訓練好的顏色模型提取出火焰候選區域。除此以外，機器學習的聚類算法也可以應用在構建火

>>阅读原文<<