-
使用预训练的模型进行目标检测:将在大规模数据集上训练的模型(如ResNet、Inception等)的特征提取部分迁移到新的目标检测任务上,通过微调的方式提高检测性能。
-
图像分类:将在大规模图像数据集上训练的模型(如VGG、MobileNet等)的特征提取部分迁移到新的图像分类任务上,通过微调的方式实现高准确率的分类。
-
物体识别:将在大规模数据集上训练的模型(如YOLO、SSD等)的特征提取部分迁移到新的物体识别任务上,通过微调的方式提升识别准确率。
-
人脸识别:将在大规模人脸数据集上训练的模型的特征提取部分迁移到新的人脸识别任务上,通过微调的方式实现高精度的人脸识别。
-
图像风格转换:将在大规模数据集上训练的模型的特征提取部分迁移到新的图像风格转换任务上,通过微调的方式实现更好的图像风格转换效果。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,请发送邮件至 55@qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。转转请注明出处:https://www.szhjjp.com/n/906066.html