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[外包]图像识别,分类,文本分类

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  •   xwhxbg · 2019-08-16 15:30:09 +08:00 · 580 次点击
    这是一个创建于 1686 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    如题,最近看完了 cs231n,对深度学习有一定的了解了,想找些外包练练。


    可以做什么:

    图片内找给定物体,图片分类,文本分类

    FAQ:

    • xx 这个问题能不能做出来?

    只要确实存在规律,一般都能做出来,效果与数据集的大小,数据集的质量有关。

    • 需要多少数据?

    500/标签,意味着每一个分类需要至少 500 数据

    • 需要提供什么样格式的训练数据?

    文本分类:csv,utf-8 encoding, 一列是文本,一列是标签

    图像分类:jpg/png,文件夹名称作为标签,每一类放一个文件夹

    图像找给定物体:原始物体的照片,jpg/png,需要识别的大图,jpg/png (如果 template match 不行,则需要提供 bounding box 等信息)

    • 你会怎么训练模型?

    我会用转移学习的方式,这样在小数据集也会有好的效果。

    对于文本,我会用 bert,对于图像,我会用 vgg16。

    对于图像找给定物体,我会先尝试使用 template match,如果不行则需要用 fastCNN。

    • 我最终拿到的是什么?

    你会拿到一个 jupyter notebook,里面包含了开发时的代码,以及一个 docker 镜像,启动后会提供一个 http 接口用来实现你的任务。

    • 运行最终产品需要 GPU 吗?

    不需要,bert 需要 2G 以上的内存,VGG16 需要 1.2G 以上,其他模型都会有一定的内存需求。

    费用

    基于目前的薪水,时薪是 75 元左右,所以根据所花时间给费用,简单的任务会在 300-500 之间。

    联系方式

    微信 base64:eGJnMTk5MjAyMjE2MDEy

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