YOLO算法：物体检测的高效之选 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KnKhwLbeHiLMo4k7FSncw7iwnCe/a1特征提取：算法使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来提取图像的特征。这些特征捕捉了图像中的视觉信息，为后续的物体识别和定位提供基础。
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计算机视觉的特征提取算法比较：哪种更好？ - 飞书文档
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深度学习如何进行特征提取？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ex6xwU77yiJzUakhqI7c79VInJb/aj今天我们的任务是：实现一个基于深度学习的Deepfake检测模型。通过实践项目，我们将从数据集准备、模型训练到性能评估，全方位了解如何利用深度学习技术检测Deepfake内容。
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视频和图像中目标检测识别的传统算法有哪些 - 飞书文档
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Lenso.ai人脸识别工具的特征提取技术解析 - 飞书文档
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特征压缩：对抗样本检测的有效手段？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DVgaw9FSBitbohk12iAcswmcnCd/a9最左侧的黑色菱形是原始图片，紫色代表神经元。原始图片经过神经网络后提取到了特征，这些特征一方面进入普通的分类器，最终得到softmax 的概率分布（上半部分）；同时，另一方面， ...
特征选择算法在心血管风险评估中的革命性应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ujnvw02B1iotfLkPqdbca73TnRr/a2一、心血管疾病检测：守护生命红线的世纪命题1.1 沉默的杀手：全球健康头号威胁在人类与疾病的漫长博弈中，心血管疾病如同潜伏的暗流 ，以惊人的破坏力持续威胁着人类健康 ...
如何优化机器学习与生成式AI在视频检测中的算法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AW41wbxgRicacdkZYUqcCLNtnNh/ae例如，我们可以使用卷积神经网络（CNN）对视频中的图像进行特征提取，然后使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）对视频的时间序列信息进行建模。这样，模型就能够自动地 ...
YOLO模型：快速高效的目标检测算法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LiZswOp27ieilak4suRcYI9Knlf/a1输入：物体检测算法的输入通常是一张图像或视频帧。 特征提取：算法使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来提取图像的特征。这些特征捕捉了图像 ...