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。
5
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。
在论文里引用图像识别与分类: 查看引用格式
