我现在正在制作一个移动应用程序。我想找到一个服务，我将上传我定义的对象的图像:飞机、计算机……当用户使用该应用程序时，他们会拍摄我已经在服务中定义的对象的照片，该服务会告诉他/她的有关对象信息，例如:阿凯的电脑、阿凯的笔记本电脑、...
我想知道是否有任何图像识别提供数据库来输入图像作为样本数据以及帮助我实现或不实现的信息。
谢谢，
最佳答案
这里有一个重要的权衡。有两种情况:
您的类别相对较少(用户可以为其拍摄图像的对象)，并且每个类别都有多个示例图像。您在机器学习领域有很多选择(神经网络框架，例如 caffe 或 Tensorflow)。但是，如果您希望使用数量相对较少的示例(每个类别至少应有数十个示例)，最简单的方法是使用外部 API，如 vize.it您可以在其中通过网络界面设置类别，并将图像识别器托管在外部并通过 REST API 进行访问。
您有许多类别，每个类别只有一个或几个示例。我个人不知道有任何针对此类问题的预制解决方案。我的方法是使用预训练的卷积神经网络来处理图像，使用该网络顶部附近的隐藏表示(非常类似于使用的网络，例如在 automated image captioning - example code 的图像侧)，并训练一个分类器，该分类器采用以这种方式处理的一对图像并输出一个 [0,1] 标量，表示图像的接近程度。我有experimented with that approach用于比较句子，效果很好，但我希望您需要一个大数据集。
免责声明:我是 vize.it 的共同作者。
关于image-recognition - 图像识别服务，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39437332/