公司提供许多产品(大约 100,000 种),其中一些非常相似。在数据库中,每个产品只有一个图像可用。
公司希望能够识别基于摄像机的产品并显示其规格。是否可以用这种数据训练新模型或使用现有模型构建它?
公司提供许多产品(大约 100,000 种),其中一些非常相似。在数据库中,每个产品只有一个图像可用。
公司希望能够识别基于摄像机的产品并显示其规格。是否可以用这种数据训练新模型或使用现有模型构建它?
有没有可能用这种数据训练新模型
是的,您需要卷积神经网络 (CNN) 来进行图像分类。如果您的数据集中每个产品只有一张图像,我建议您使用大量的图像增强,这种技术旨在通过对图像数据应用失真组合来人为地增加图像数据集的大小。
还是使用现有模型构建它?
您可以重新训练现有模型。在TensorFlow网站上,您可以找到大量预训练的 CNN 架构列表,您可以下载这些架构来满足您的需求。这是从头开始训练新模型的强大替代方案。