接下來的兩個月，團隊埋頭苦幹。
準確率一點點提升，從百分之七十到七十五，再到八十。
系統整合也完成了，使用者上傳圖片後，系統會自動判斷屬於哪個類別，然後用對應的模型搜尋。
三個月後，原型系統完成了。
賈瀞雯親自測試。
她上傳了一張汽車圖片，系統在三秒後返回了十張相似圖片，全是汽車。
又上傳一張建築圖片，返回的也是建築。
準確率測試結果：十個類別的平均識別率百分之八十二。
最好的是汽車和建築，達到百分之八十八。
最差的是食品，只有百分之七十五。
“可以展示了。”賈瀞雯說。
正好，陳浩要來北京視察。
賈瀞雯安排他在第三天下午看影像搜尋的原型演示。
陳浩到公司時，團隊正在做最後除錯。
賈瀞雯帶他進演示室。
“陳總，這就是影像搜尋原型。”她開啟系統。
陳浩坐下來，看著螢幕。
介面很簡單：一個上傳按鈕，一個搜尋按鈕，下面是結果展示區。
“我試試。”他拿出隨身帶的數碼相機，連上電腦，匯出一張照片。
是橫店影視城的城門樓。
上傳，點選搜尋。
系統顯示：“識別類別：建築。”然後開始搜尋。
五秒後，返回十張圖片。
第一張就是同一個城門樓的其他角度照片，後面幾張也都是古建築。
陳浩點開第一張，仔細看。
“這張圖……是我們相簿裡的？”他問。
“對。”賈瀞雯說，“我們收集了十萬張圖片作為測試集。
這張就在裡面。”
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