我正在构建一个需要获取图像并推断与之相关的标签的应用程序。这些标签可以是关于事物、形容词甚至是与图片相关的情绪。
我已经找到ALIPR。但我也测试了它，some other people tested it，它表现不佳。 ALIPR 在 15 个预测标签的集合中犯了太多错误。至少对于我的应用程序来说，最好使用少量但正确的标签。
API 最好是基于网络且免费的。有什么建议吗？
提前致谢！
【问题讨论】：
标签： image-processing annotations tagging inference photo-tagging
我认为如果图像可以自动标记，Google 早就放弃了image labeler。不幸的是，计算机在理解图像方面遇到了很多麻烦。
编辑：
如果您对计算机视觉研究感兴趣，请查看CVPapers，尤其是Open Source Computer Vision Implementations。自动图像标记远未解决（除非您有一组非常具体/受限的主题）。
引用The Google Guide 来自2007 年 3 月 13 日星期二：
“Larry Page”和“Sergey Brin”字样出现在 Eric Schmidt 的图片附近、图片说明中或这些图片的链接中。谷歌猜测这些词与图像有关。 Google 技术还没有达到可以通过直接查看图像来判断图像中的内容的程度。
HTH，别抱太大希望。
P.S.：我希望你（或其他人）证明我错了，并在这里与我分享 ;-)
编辑2：
我偶然发现了Voc 2010 Challenge，在我看来，它很好地说明了计算机视觉的当前发展状态。在其中一个挑战中，参赛者必须在图像中找到一个对象（从非常有限的一组对象中）并对其进行分类。在result page 上，您可以看到，其中一种算法设法以 93% 的准确率对飞机进行分类，但在其他类别中“失败”。
那只是为了寻找“事物”，甚至不是形容词或情绪。
【讨论】：
查看https://imagga.com/ 它有一些令人印象深刻的结果。还有一些非常有趣的结果......谢天谢地，所有生成的标签都带有一个置信度值，所以你总是可以忽略任何低于阈值的东西（我的用例约为 15%）。 每月免费 12,000 张图片，还不错。如果您有超过 12,000 个月份的图像，那么只需将您的请求排队即可。
【讨论】：
尚不清楚您是想定义标签以供自己使用，还是让软件使用“常识”通用标签集显示的对象等。
假设您想定义自己的一组标签——它们可以是关于拍摄照片的季节，心情 与图像相关联（基于配色方案和描绘的对象等），或您需要区分的技术内容（裸露、细节、背景类型等）。
我们可以为此使用机器学习！它是人工智能的一个分支，当我们给它提供许多图像示例时，它会学习规则（比如如何标记图像——甚至是非常复杂的规则）。因此，您的主要步骤是为您想要的每个标签收集一组示例图像。 完成此操作后，对于图像，您有两个主要选择：
使用深度学习框架，您可以将神经网络应用于问题。您将需要将数据拆分为更小的部分，进行大量编码，除非您有很多图像，否则请使用各种技巧让它很好地学习您的任务。除非您对研究感兴趣，否则 caffe 和 TensorFlow 是现在可以考虑的（一年前的建议不同，一年后可能又不同了）。
正如您所提到的，使用 在线 API。但是对于您想要自己的一组任务的任务，您没有太多选择，因为大多数服务只是进行一般分类 - 他们根据他们检测到的“日常生活”对象对您的图像进行排序在图像上（有时像 NSFW 这样的特殊情况，但通常不是您想要的灵敏度级别）。
基于 Web 的 API 中的一个选项是 vize.it，它提供了一个 Web 界面，您可以在其中上传和标记示例图像，并让您训练自己的 AI API它会生成您指定的标签。所以你得到了两全其美。不幸的是，它不是完全免费的，但该计划对于少量图像的成本相当低，并且您在开始时可以获得免费样本（而且培训过程也是免费的）。
免责声明：我是 vize.it 的共同创作者之一。
【讨论】：
尝试 clarifai api 我遇到的最好的 api。他们还每月免费提供 5000 个图像标签，以便您对其进行测试。他们为 Android、ios、javascript、python 等提供了一些入门项目
还有很多其他的，例如 imagga、alchemyapi、clevapi 等，使用谷歌查找更多信息
如果您需要更多帮助，可以给我发短信。
【讨论】：
图像自动标记仍在开发中 我认为很多人都在努力，但目前最简单的方法是使用一些服务，如https://linkedai.co，这种解决方案并不昂贵，而且可以节省你很多时间。
【讨论】：