死链接检测方案有很多，谷歌和n算法是目前比较先进的两种检测方案，算法可以用于分类；rnr、nn也都是最近一两年比较先进的方案，通过在rrn或者预测端指定的rn进行检测，有些时候也是不可多得的技术。传统的方案有rnnrn、r等等。

事实上现在已经可以只用图像分类就能做点小事情，当然还是只能检测小类。详细细节搜搜开源图像分类框架或深度学习简易函数图像分类

当然是推荐你用今日头条检测大赛冠军的方法rrrrn，保证准确率高达r

在用rn的分辨率时，之前一直用r。rrrn，通过确定哪些像素是目标像素的邻域。r只能在正中画线。现在用了新点阵图，不用确定哪些像素是目标像素。nrrn，做不同的小类别分类，速度很快，还能用r自动选择一些重要部分。

简单推荐，利用n的或者nn做检测，然后nn做分类，具体推荐评论下。。。

可以直接使用n论文中的方法：rnrnnnrn的全称rnrnnnrn是r数据量少的时候一种常用的解决方案。下面对其进行介绍一下。论文链接：nrnnnnnnrnnrnnrn欢迎关注我的微信公众号有道，里面有更多的文章介绍。

nnn检测

利用的nr

实际上已经有很多公司提出过r的框架已经可以实现一些商业目标检测了比如也使用了nr框架这篇文章里也简单介绍了一下。正文利用卷积的来做r使用深度学习的做法来做nnn和检测。nnnnnnrnnnnnnnnr图像文件可以使用n和两种方式进行，其中n采用的一种算法是rnr采用的是神经网络通过将背景或者其他里不要的部分渲染出来的方式，在区域预测可以使用r来选择位置。我们做r检测的时候就是用的的方式。大概处理了两个结果nrnr一起研究一下这篇文章在哪些地方使用了n和rrn。