【发布时间】：2020-12-23 10:32:44
【问题描述】：
我目前正在寻找一种可能快速的方法来为图像创建（或使用现有的）分类器。主要目标是对图像进行分类，无论它们（主要）是否是徽标。这意味着我对识别公司的品牌/名称不感兴趣。但相反，模型必须说明图像是徽标的可能性有多大。
这样的分类器是否已经存在？如果没有，是否有任何可能的解决方案来避免这项任务的神经网络？
提前致谢。
【问题讨论】：
标签： python image-processing image-classification
【发布时间】：2020-12-23 10:32:44
【问题描述】：
我不确定这个项目是否存在，但我有几个想法可以在没有神经网络的情况下解决这个问题。我认为作为惯例，神经网络会容易得多，但我认为可以通过 K-means 算法或聚类算法来完成。我曾经想象过，如果标志数据在同一个区域，而图像数据在另一个同一个区域，它们可以被聚类。但是，我以前没有这样做过，但理论上，这似乎是合乎逻辑的
【讨论】：
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我是否正确理解您的想法，即您需要一组徽标，例如所有徽标都位于同一块的中心，以便您将图像与徽标进行比较？
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没有。像 K-means 这样的聚类算法是无监督算法。因此，您不需要提供 y 标签。要使用它，您需要考虑图像和徽标的像素彼此不同。我将发送一张图片来展示这一点。在图片中，你会看到没有标签的数据的区别。