图像识别与分类

识别图片中的主体、场景和物体,为每张图给出若干分类标签和各自的置信度,排在第一的作为主要分类。

机器学习方式从墙面、天空、道路、树木、人物等 150 类场景元素和物体中,列出画面里出现的类别,置信度是该类别占整个画面的面积比例;深度学习方式不限定类别,只对画面中清晰可见的内容,依次给出主体、次要对象、场景、动作和视觉属性标签;重点区域方式先识别整图,再把画面中面积最大的至多 4 个区域裁出来分别识别,最后结合整图与区域结果定出标签,优先保留大而清晰的主体。

三种方式给出的标签都是英文。

加载文件上传组件中...

使用 EmbeddingGemma 2 比较图片与标签描述,按相似度返回标签,支持自定义类别。1 点/张。

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只从这些标签中选择,留空使用内置画面标签。最多 20 个,每个不超过 200 字。

固定每张图 1 点

图像识别与分类常见问题

图像识别与分类怎么用?
不用安装软件,也不用写代码。

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相关工具

  • 图像语义分割与实例分割按输入或自动识别的物体名称分割图片中的每个对象。
  • 景别判断判断图片属于远景、全景、中景、特写还是大特写,并统计整批图片的景别分布。
  • 全景分割图像分割图像中的物体和背景,标注区域类别并区分同类物体的不同个体。
  • 图像语义分割按填写的英文类别分割图片中的区域和物体,统计各类别的数量与面积占比。
  • 图像颜色分布提取图片的主色调及各颜色占比,或按人眼观感给出色相分布、色彩感受评分与配色风格归类。
  • 实例分割图像按英文描述找出图片中所有符合的物体,逐个分割并编号。