6种常见的地标识别算法整理和总结
摘要:地标识别,基于深度学习及大规模图像训练,支持上千种物体识别及场景识别,广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来6种关于地标识的算法整理和总结。 本文分享自华为云社区《地标识别算法》,原文作者:阿杜 。 地标识别,基于深度学习及大规模图像训练,支持上千种物体识别及场景识别,广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来6种关于地标识的算法。 一、《1st Place Solution to Google Landmark Retrieval 2020》 算法思路: Step1:使用清洗过的GLDv2数据集训练初始embedding模型。 Step2:使用全量GLDv2数据基于Step1得到的模型进行迁移学习。 Step3:逐步扩大训练图片的尺度(512*512,640*640,736*736),模型性能得到进一步提升。 Step4:增加清洗后的数据的训练loss权重,进一步训练模型。 Step5:模型融合。 Notes: 1、Backbone模型为Efficientnet+global average pooling,训练使用了cosine s...