队开始认真研究，会议室里响起了讨论声。

但一周后，问题又来了。

“贾总，我们试了几个经典算法。”李明汇报，“效果……不太好。

简单的图片能匹配，稍微复杂点就乱了。”

“具体什么问题？”

“特征不够鲁棒。”张涛解释，“同一辆汽车，不同角度拍，提取的特征差异很大。

算法认不出来是同一个东西。”

贾瀞雯思考着。

这时，陈浩的电话来了。

“进展如何？”他问。

贾瀞雯把问题说了。

陈浩听完，没直接给答案，而是问：“你们现在怎么做的？”

“按论文里的方法，先做整体特征提取，再做全局匹配。”

“换个思路。”陈浩说，“分阶段实现。

第一阶段，不做通用图像搜索，先做特定类别的识别。

比如先做汽车识别，因为汽车有比较固定的特征。

第二阶段，扩展到建筑、动物等常见类别。

第三阶段，再做通用搜索。”

贾瀞雯记下来：“这是技术路径上的建议？”

“对。”陈浩说，“另外，方法上也可以调整。

不要追求完美算法，先用简单方法验证可行性。

小步快跑，快速试错。”

挂了电话，贾瀞雯立刻召集团队。

“调整策略。”她说，“我们不分阶段：第一阶段，选定十个常见物品类别——汽车、建筑、动物、植物、家具、电器、服装、食品、书籍、艺术品。

第二阶段，每个类别做专门的识别模型。

第三阶段，整合成原型系统。”

她看向李明：“方法上，先用最简单的特征——颜色和纹理。

效果不好再升级。

目标不是完美，是验证可行性。”

团队重新分工。

十个人，每人负责一个类别。

贾瀞雯要求每周汇报进展，遇到问题随时讨论。

第一周，进展缓慢。

负责汽车识别的工程师发现，不同颜色的汽车在颜色特征上差异太大。

负责动物识别的发现，猫和狗在某些角度下很难区分。

第二周，有人想出了新办法。

负责建筑的工程师提议，用边缘检测提取轮廓特征，因为建筑有清晰的几何形状。

这个思路在其他类别也适用。

第三周，团队开始分享经验。

汽车组借鉴了建筑组的轮廓方法，动物组结合了颜色和纹理特征。

小步快跑的策略见效了。

虽然每个类别只能做到百分之六七十的准确率，但至少能跑了。

第四周，贾瀞雯组织了一次内部演示。

每个小组展示自己的成果。

汽车组：能识别轿车、SUV、卡车等大类，但细分车型还有困难。

建筑组：能区分现代建筑和古典建筑，但具体风格识别不准。

动物组：能区分猫、狗、鸟等大类，但具体品种分不清。

演示完，贾瀞雯总结：“虽然不完美，但证明了这条路能走通。

下个月的目标：提高每个类别的准确率，同时开始做系统整合。”

跪求礼物，免费的为爱发电也行！

()

。