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现在的爬虫技术、机器学习、图像识别能达到这个程度吗？

神经网络,图片,阈值现在的爬虫技术、机器学习、图像识别能达到这个程度吗？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

问题补充： 现在的爬虫技术、机器学习、图像识别能做到在给定随机图库中自动筛选可能类似（主体、构图、甚至后期风格等多个维度）知名图片网站如500px、视觉中国、Instgram等点赞数前10%的照片的照片吗？
如果可能做到，最佳实现路径应该是什么样的？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

百分百认同楼上的回答！

回答于 2019-09-11 08:43:50

看你的算法了

回答于 2019-09-11 08:43:50

目前利用机器学习及图像识别技术，是可以通过大量对目标图片进行学习及识别，然后用Tensorflow搭建相应的图片识别神经网络，将准备好的数据喂给神经网络训练，设定允许的误差阈值，之后导入分类器，再用梯度下降优化损失，应该就能取得不错的效果。

回答于 2019-09-11 08:43:50

十分认同楼上的观点

回答于 2019-09-11 08:43:50

点赞多未必专业，专业就是极少

回答于 2019-09-11 08:43:50

可以的，先用爬虫获取大量的目标图片和非目标图片，然后用Tensorflow搭建相应的图片识别神经网络，将准备好的数据喂给神经网络训练，设定允许的误差阈值，之后导入分类器，再用梯度下降优化损失，应该就能取得不错的效果。

回答于 2019-09-11 08:43:50

欢迎关注，全是干货，不玩虚的

说一下大致思路

1、选定目标图片网站，以视觉中国为例，爬取点赞数前10%的图片，作为训练样本并标注数据。

2、降维算法，提取需要的图片特征，例如选定图片风格、人物图片等特征。

3、选择神经网络模型，喂入训练数据，调整参数及误差阈值。

4、训练完成后即可从图库中选择图片输入神经网络中得到结果。

有个问题就是10%点赞量的图片不可以实时变换，只能按照爬取时的图片为准

回答于 2019-09-11 08:43:50

微扫描给我的生活方式是革命性的，触及生活的方方面面，指头一点你什么都明白了

回答于 2019-09-11 08:43:50

关注我吧，看看我的文章《机器学习实践——基于米拍APP的100000张照片训练的图片评价系统》，《职场寒冬新技能——Python获取妹子私房照福利》

这就是最佳路径

回答于 2019-09-11 08:43:50

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