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例項分割（instance segmentation）是視覺經典四個任務中相對最難的乙個，它既具備語義分割（semantic segmentation）的特點，需要做到畫素層面上的分類，也具備目標檢測（object detection）的一部分特點，即需要定位出不同例項，即使它們是同一種類。因此，例項分割的研究長期以來都有著兩條線，分別是自下而上的基於語義分割的方法和自上而下的基於檢測的方法，這兩種方法都屬於兩階段的方法。
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推薦系統之 推薦系統例項
前面幾章介紹了各種各樣的資料和基於這些資料的推薦演算法。在實際系統中，前面幾章提到的資料大都存在，因此如何設計乙個真實的推薦系統處理不同的資料，根據不同的資料設計演算法，並將這些演算法融合到乙個系統當中是本章討論的主要問題。本章將首先介紹推薦系統的外圍架構，然後介紹推薦系統的架構，並對架構中每個模組...