图像识别深入浅出指南 第1张

一个图像识别解决方案最重要的标准是它的准确性，即它对图像的识别程度。在大多数应用中，像速度和灵活性这样的标准是后来的。

我们详细解释了公司应该如何评估机器学习解决方案。一旦公司有了标记的数据作为测试数据集，他们就可以像我们解释的那样比较不同的解决方案。在大多数情况下，使用公司自己的数据进行训练的解决方案要优于现成的预训练解决方案。然而，如果预训练的解决方案可以达到所需的准确度，公司可以选择不承担建立自定义模型的费用。

用户也不应该急于在一次测试的基础上进行归纳。一个在人脸识别方面表现良好的供应商可能并不是车辆识别解决方案的合适供应商，因为图像识别解决方案的有效性取决于具体的应用。

其他标准包括：

创建一个数据集和一个神经网络模型并从头开始训练并不是利用图像识别技术的最有效方法。科技巨头和一些创业公司提供API，允许任何人整合他们的图像识别软件。还有一些开放源码的API，可以用来建立或改进你的图像识别系统。

还有一些特定行业的供应商。例如，为视觉搜索、产品标签和推荐提供解决方案。