各種CNN構架解讀
1、 傳統圖像分類優缺點 圖像分類的傳統流程涉及2個模塊：特徵提取和分類。 傳統的特徵提取是從原始圖像中提取手工設計的特徵，如Haar、LBP、HOG等，然後採用分類器對其進行分類（如SVM、boost、cascade）。其缺點有如下幾點： 1） 其屬於淺層學習，對特徵的刻畫能力是有限的。如果選擇的特徵缺乏代表性，模型的準確率就會大大降低； 2） 其需要人力不斷
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