各种CNN构架解读

1、       传统图像分类优缺点 图像分类的传统流程涉及2个模块：特征提取和分类。 传统的特征提取是从原始图像中提取手工设计的特征，如Haar、LBP、HOG等，然后采用分类器对其进行分类（如SVM、boost、cascade）。其缺点有如下几点： 1）       其属于浅层学习，对特征的刻画能力是有限的。如果选择的特征缺乏代表性，模型的准确率就会大大降低； 2）       其需要人力不断

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