Machine learning 如何收集和过滤图像进行图像识别？
新手问题：现在我需要一个相对较大的图像数据库，比如说几千个，用于图像识别培训Machine learning 如何收集和过滤图像进行图像识别？,machine-learning,image-recognition,Machine Learning,Image Recognition,新手问题：现在我需要一个相对较大的图像数据库，比如说几千个，用于图像识别培训 我找到了一些获得粗略结果的好方法，比如玩谷歌图片搜索词e.t.c.并疯狂下载它们。但是结果（图像）仍然只是我在图像上需要的50%的代表性（其他图像要么是相关的东西，要么是纯粹的垃圾）。手工采摘并不是一个真正的选择，因为它需要花费大量的时间。那么，有没有更快的方法来挑选这些图像呢？像使用其他图像识别网络或特定软件一样？您可以在Kaggle中搜索图像识别比赛，例如。 数据通常很容易获得。为什么不使用现有的集合，如ima……
我找到了一些获得粗略结果的好方法，比如玩谷歌图片搜索词e.t.c.并疯狂下载它们。但是结果（图像）仍然只是我在图像上需要的50%的代表性（其他图像要么是相关的东西，要么是纯粹的垃圾）。手工采摘并不是一个真正的选择，因为它需要花费大量的时间。那么，有没有更快的方法来挑选这些图像呢？像使用其他图像识别网络或特定软件一样？您可以在Kaggle中搜索图像识别比赛，例如。
数据通常很容易获得。为什么不使用现有的集合，如ima……t？（自己填补空白）