資料起了作用。
團隊開始認真研究，會議室裡響起了討論聲。
但一週後，問題又來了。
“賈總，我們試了幾個經典演算法。”李明彙報，“效果……不太好。
簡單的圖片能匹配，稍微複雜點就亂了。”
“具體什麼問題？”
“特徵不夠魯棒。”張濤解釋，“同一輛汽車，不同角度拍，提取的特徵差異很大。
演算法認不出來是同一個東西。”
賈瀞雯思考著。
這時，陳浩的電話來了。
“進展如何？”他問。
賈瀞雯把問題說了。
陳浩聽完，沒直接給答案，而是問：“你們現在怎麼做的？”
“按論文裡的方法，先做整體特徵提取，再做全域性匹配。”
“換個思路。”陳浩說，“分階段實現。
第一階段，不做通用影像搜尋，先做特定類別的識別。
比如先做汽車識別，因為汽車有比較固定的特徵。
第二階段，擴充套件到建築、動物等常見類別。
第三階段，再做通用搜索。”
賈瀞雯記下來：“這是技術路徑上的建議？”
“對。”陳浩說，“另外，方法上也可以調整。
不要追求完美演算法，先用簡單方法驗證可行性。
小步快跑，快速試錯。”
掛了電話，賈瀞雯立刻召集團隊。
“調整策略。”她說，“我們不分階段：第一階段，選定十個常見物品類別——汽車、建築、動物、植物、傢俱、電器、服裝、食品、書籍、藝術品。
第二階段，每個類別做專門的識別模型。
第三階段，整合成原型系統。”
她看向李明：“方法上，先用最簡單的特徵——顏色和紋理。
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