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深度学习发展史

然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。 1....2012年,在著名的ImageNet图像识别大赛中,杰弗里·辛顿领导的小组采用深度学习模型AlexNet一举夺冠。...同年,由斯坦福大学著名的吴恩达教授和世界顶尖计算机专家Jeff Dean共同主导的深度神经网络——DNN技术在图像识别领域取得了惊人的成绩,在ImageNet评测中成功的把错误率从26%降低到了15%。...这样的结果也再一次证明了深度学习算法在图像识别方面的一骑绝尘。 2016年,随着谷歌公司基于深度学习开发的AlphaGo以4:1的比分战胜了国际顶尖围棋高手李世石,深度学习的热度一时无两。

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Airtest图像识别

Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。...图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。...这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ?...FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法...六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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