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第65章 从无到有一篇高质量论文诞生（第2页）

“等等！”

“在的，主人，您还有什么吩咐！”

王宇想了想，停顿片刻手指噼啪打字：

“把这项技术底层逻辑，以及完整适用于各种版本系统的代码编译一份论文格式给我，另外加入智能识别和数据比对的数据论证！论文格式参考SCI版本，不用按论文惯例隐去必要数据和代码部分，完整数据发我即可，搞定发我邮箱！”

“收到，马上就好，你稍等主人！”

王宇没有理会伊卡的回复言论，在台式机右下角点了下休眠，显示器立刻暗了下来，直到黑屏...

主频机箱嗡嗡的风扇声还在持续进行，他混不在意，拎起笔记本包，奔着图书馆方向而去。

这些在外界看来了不得的计算机技术，如今在王宇眼中，无非也就锦上添花，可有可无...

抵达图书馆后，还没等寻到合适座位，裤兜内的手机便酥酥震动，摸出手机一看，是收到邮件提醒...

王宇一敷额头，心说：“这速度，简直了...”

继续寻找座位，落座后，省去了精心挑选书籍过程，熟练打开笔记本电脑，点击进入邮箱，查看起了那份第一次由智能伊卡撰写的“论文！”

标题非常严谨，论《图像分类与检测的智能自主识别可行性论证》

论文一式两份，中文和英文各一篇，两者其实是同一个东西。

王宇选择了中文的那篇下载插件打开，首先映入眼帘的便是概括性整体介绍的巨大标题：

图像识别技术是实现智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对于图像中的目标进行识别和分类的能力。

图像分类和图像检测更是图像识别技术的两个主要方向，它们在应用场景和算法方面有很大的不同。

图像分类是指将图像中的目标分为多个类别，如猫、狗、鸟等。

图像检测则是指在图像中找出特定的目标，如人脸、车辆等。

本文将从背景、核心概念、算法原理、代码实例展示和未来发展等方面进行如下叙述...

图像分类和图像检测在实际应用中可以实现以下场景。

图像分类通常用于对图像库进行自动分类和管理，例如在社交媒体平台上自动标签图片。

图像检测则可以广泛应用于安全监控、自动驾驶等领域，如在视频中自动识别人脸或车辆以及区分其它事物。

然后就是详细介绍图像分类和检测的发展历程的几个阶段，20世纪90年代手工特征提取方法，边缘检测、颜色区分等...

千禧年向量机，SVM小样本和高位空间等依靠大规模复杂计算等手段...

以及近几年刚开始探索的深度学习方向延展...

洋洋洒洒两千字的发展史介绍，让王宇对这方面技术有了一个深刻且笼统的认知。

紧接着便是核心概念几个大字，很规范的论文，让人可以一目了然，清晰阅读。

图像分类，图像检测，两者的联系与区别叙述...

图像分类是将图像中的目标分为多个类别过程，常见图像分类包括猫狗分类、鸟类分类等，通常采用多类别分类方法，将图像存入神经网络，通过对模型训练得到类别之间的区分特征。

图像检测是指在图像中找出特定目标的过程，常见图像检测任务包括人脸检测、车辆检测等。

图像检测则采用二分类方法，将图像数据包连接神经网络，通过数据分析得到目标和背景之间的区别。

图像分类和图像检测，在算法和应用场景上有一定的联系和区别，从算法角度来看，图像分类通常是多类别分类问题，而图像检测是二分类问题。

但从应用场景角度看，图像分类主要用于自动标签和管理图片，而图像检测则广泛应用于安全监控、自动驾驶等领域。

两者共同点：图像分类和图像检测都是图像识别技术的重要方向，都涉及到计算机对于图像中的目标进行识别和分类的能力。

而区别在于，图像分类是将图像中的目标分为多个类别过程，而图像检测则是在图像中找出特定目标过程！

图像分类用于对图像库进行自动分类和管理，例如可以在社交媒体平台上自动标签图片...

图像检测则多用于实际应用....