第二阶段，扩展到建筑、动物等常见类別。

    第三阶段，再做通用搜索。”

    贾瀞雯记下来：“这是技术路径上的建议？”

    “对。”陈浩说，“另外，方法上也可以调整。

    不要追求完美算法，先用简单方法验证可行性。

    小步快跑，快速试错。”

    掛了电话，贾瀞雯立刻召集团队。

    “调整策略。”她说，“我们不分阶段：第一阶段，选定十个常见物品类別——汽车、建筑、动物、植物、家具、电器、服装、食品、书籍、艺术品。

    第二阶段，每个类別做专门的识別模型。

    第三阶段，整合成原型系统。”

    她看向李明：“方法上，先用最简单的特徵——顏色和纹理。

    效果不好再升级。

    目標不是完美，是验证可行性。”

    团队重新分工。

    十个人，每人负责一个类別。

    贾瀞雯要求每周匯报进展，遇到问题隨时討论。

    第一周，进展缓慢。

    负责汽车识別的工程师发现，不同顏色的汽车在顏色特徵上差异太大。

    负责动物识別的发现，猫和狗在某些角度下很难区分。

    第二周，有人想出了新办法。

    负责建筑的工程师提议，用边缘检测提取轮廓特徵，因为建筑有清晰的几何形状。

    这个思路在其他类別也適用。

    第三周，团队开始分享经验。

    汽车组借鑑了建筑组的轮廓方法，动物组结合了顏色和纹理特徵。

    小步快跑的策略见效了。

    虽然每个类別只能做到百分之六七十的准確率，但至少能跑了。

    第四周，贾瀞雯组织了一次內部演示。

    每个小组展示自己的成果。

    汽车组：能识別轿车、suv、卡车等大类，但细分车型还有困难。

    建筑组：能区分现代建筑和古典建筑，但具体风格识別不准。

    动物组：能区分猫、狗、鸟等大类，但具体品种分不清。

    演示完，贾瀞雯总结：“虽然不完美，但证明了这条路能走通。

    下个月的目標：提高每个类別的准確率，同时开始做系统整合。”

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