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第52章 叹为观止（第1页）
“模型已经建好了，抓紧来训练支持向量机分类器嘛，不知道要多长时间，还是尽早开始的好。”
“辛苦郭哥，U盘在这儿，你先去，我和水木那边联系一下，训练完的小家伙，怎么也要到那边去实测，咱们自已的模拟器精度不够。”
“好的。”
在李教授的教研室里，郭教授自在的程度堪比在自已教研室里。
虽然暑假已经过了一半，但教研室里，李教授的学生们仍然大部分都在奋战。
见郭教授来用工作站，大伙也是熟视无睹，完全没把郭教授和带来的两个学生当外人。
把两人的代码分别拷贝进两个工作站后，三人观察了一会，两个程序运行都正常，接下来就是等着出结果了。
大课题组就这点好，连工作站都有四台。
突出一个豪横。
李教授打完电话走过来，站在郭教授的背后，“刚联系完了，那边一直空着，只要咱这边运行的没问题，就可以直接过去，算的怎么样？”
看了一眼开着的两个屏幕，“哟，郭哥，怎么还是两个模型啊。”
“一个是我的，一个是学生的，我看了看，没有什么问题，所以一块拿过来试试。”
应该是旁边这个研究生做的，李教授倒也不觉得惊讶。
就这个课题的难度，自已手底下的学生，应该有一半都能得到模型。
毕竟有些研究生其实在某些专业领域的水平很高，如果只针对他自已研究的那个细分领域，有不少学生可以说在某些程度上比自已的导师还要强一些。
这都属于正常现象。
李教授饶有兴趣地看了看两个屏幕，数据运算的太快，他一下也没看出两个模型是怎么运作的，“大概给介绍介绍呗。”
“我的模型比较常规，分别提取抓取区域的方向梯度直方图（HOG）和局部二进制模式（LBP）特征，利用主成分分析法（PCA）对融合后的特征进行降维。
通过训练MaskR-神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对MaskR-识别的抓取区域进行二次分类，完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割，以此达到对抓取区域的精确识别，以此来训练支持向量机（SVM）分类器。”
郭教授尽量点到了所有的关键步骤，让好友听完就能对自已这个模型的建立过程有个整体的了解。
李教授在旁边，一边听一边频频点头，之前自已也基本上是这个思路，按照这个方向，只要模型能算出来，基本上应该就是可行的。
当然，最终效果还是得实测才能知道。
“另一个嘛，”
郭教授指着肖然，“来，你自已来给李教授介绍一下吧。”
李教授回头看去，怎么，另外一个模型竟然是看上去年纪更小的那个做出来的？
看上去应该是个本科生吧。
本科生做的模型？
不是李教授瞧不起本科生。
在李教授的概念里，本科生学习或许没问题，搞科研是真用不上。
绝大多数课题组都有这种情况，明明刚上研一的新生和大四的本科生，在专业课上学习的程度差不了多少，但搞研究的时候，就是研究生比较厉害一点。
如果说这种现象还可以解释成研究生都是在考研过程中重新学习了一遍专业知识的话，还有一个更奇怪的现象。
那就是直博的学生，往往比普通硕士研究生在搞科研上更好用。
哪怕两人在大四的时候还是同班同学，一个保研硕士，一个保研直博，立马就在科研过程中显示出有严重的能力区分。
教授们之间也讨论过，最终也没有什么结论。
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