【发布时间】：2020-06-11 12:59:33
【问题描述】：
首先，您需要知道我是这个主题的初学者。最初，我是一名嵌入式系统开发人员，但我从未从事过图像识别方面的工作。
让我公开我的主要目标：
- 我想创建自己的 Logos 数据库并能够 在更大的图像中识别它们。典型的应用是，对于 例如，建立一个百事可乐标志和可口可乐标志的数据库， 当我给一瓶苏打水拍照时，它会告诉我它是否属于 他们或另一个人。
所以，这是我的问题：
- 我首先想使用 Google 的 Auto ML Kit。我给了他我的 数据库，这样它就可以在上面训练自己。我的第一次尝试是 完全拍下瓶子的照片，然后比较。没关系，但不是 效率太高。然后我试图只给他徽标，但之后 训练时，它无法识别整个图像中的任何内容 瓶子。
我认为在第一种情况下我没有提供足够的图像。但我更喜欢使用第二种情况（只给出徽标），以便机器在图像中搜索类似的东西。
最后，我的问题：
- 如果您使用过 Google 的 ML Kit，您是否能够训练一个 通过提供应该在更大图像中识别的图像来建模？ 如果是的话，你有什么提示可以给我吗？
- 您知道可以帮助我执行此类测试的可靠软件吗？我想到了 Azure 机器学习工作室 微软（因为我是在 Visual Studio 上开发的）。
第一次，我想尽可能少地编写代码以进行测试。也许以后我可以尝试编写自己的机器学习系统，但我认为这是一个很大的挑战。 我还认为我需要将我的图像分割成更小的图像，然后将这些图像中的每一个发送到机器中，但这会很耗时，而且我需要快速反应（比如
提前感谢您的回答。我不需要完整的教程和完整的答案（Stack Overflow 不是为此而设计的 ^^），但只是一些建议就已经很好了。
祝你有美好的一天！
【问题讨论】：
标签： machine-learning image-recognition