Deep learning 如何构建距离不可知分类器？
这可能是一个具有挑战性的分类问题 在这个分类问题中，距离起着主要作用。在这里，如果距离因子发生变化，对象的类别将发生变化。例如，考虑物体，如混凝土骨料，即20毫米（毫米）和40毫米。当从近距离拍摄照片时，20mm骨料可能看起来像40mm骨料，反之亦然。在我的情况下，相机校准是不可能的 因此，寻找一种使用深度学习技术的方法，我应该开发一种距离不可知的分类器，其精度不会因为距离变化因素而受到影响 请在以下链接中找到一些示例图像Deep learning 如何构建距离不可知分类器？,deep-learning,computer-vision,Deep Learning,Computer Vision,这可能是一个具有挑战性的分类问题 在这个分类问题中，距离起着主要作用。在这里，如果距离因子发生变化，对象的类别将发生变化。例如，考虑物体，如混凝土骨料，即20毫米（毫米）和40毫米。当从近距离拍摄照片时，20mm骨料可能看起来像40mm骨料，反之亦然。在我的情况下，相机校准是不可能的 因此，寻找一种使用深度学习技术的方法，我应该开发一种距离不可知的分类器，其精度不会因为距离变化因素而受到影响 请在以下链接中找到一些示例图像 谢谢
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