常用的算法描述方式及其特点
超音速申请光伏产品缺陷检测AI深度学习算法专利,对缺陷的分类以及...算法通过使用预训练模型提取图像特征，使用FPN融合多尺度特征，使用RPN提取候选框，使用ROIAlign抽取局部特征，使用分类、回归、FCN进行缺陷分类、位置回归以及掩膜信息提取，对缺陷的分类以及输出缺陷效果的准确性好，对缺陷的定位精度高，对缺陷的描述准确且全面，从而提高了在还有呢？
七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)朴素贝叶斯算法可用于疾病预测和诊断。例如，在根据患者的症状、检查结果等特征信息预测患者是否患有某种疾病时，算法能够快速计算出各种可能疾病的后验概率，并选择最有可能的那个作为预测结果。推荐系统尽管朴素贝叶斯在推荐系统中不如协同过滤等方法常见，但在某些场景下后面会介绍。
安徽南瑞继远电网申请一种特征融合的电力巡视图像快速对准方法专利...本发明公开了一种特征融合的电力巡视图像快速对准方法，基于SIFT 算法和RANSAC 算法，具体步骤如下：基于SIFT 算法，对SIFT 算法的特征描述子进行改进，使用LATCH 方法生成特征描述符，LATCH 描述符通过计算窗口内像素块比较值来形成bit 串，通过比较特征点相关区域内像素点对小发猫。
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