哪种模型可以将每日照片分类为 meal/person/landscape 而不是特定对象？
Which kind of model can classify daily-photos into meal/person/landscape rather than specific objects?
我想对日常照片进行分类，简单的分为食物、人物、宠物、风景、旅行等。我发现图像分类模型都是基于ImageNet2012等数据集，这些模型的输出是对象预测，偏离我的要求。什么样的模型和数据集可以满足我的需求？或者除了神经网络，甚至机器学习之外还有什么方法吗？
如果您的分类任务没有大型数据集，您可以简单地使用预训练模型（最好是 Resnet50）作为特征提取器，然后添加分类层。
I find the image classification models are all based on dataset such
as ImageNet2012, and the outputs of these models are object
prediction, stray away from my requirement.
是的，你是对的，但它仍然有用，因为初始层学习适用于各种问题的通用特征，然后最后一个分类层可以更具体地针对问题陈述
is there an method besides neural network, even besides machine
learning?
您可以利用 opencv 本机功能，但它对于大型数据集的可扩展性不是很好。
参考Tutorial
我想对日常照片进行分类，简单的分为食物、人物、宠物、风景、旅行等。我发现图像分类模型都是基于ImageNet2012等数据集，这些模型的输出是对象预测，偏离我的要求。什么样的模型和数据集可以满足我的需求？或者除了神经网络，甚至机器学习之外还有什么方法吗？
如果您的分类任务没有大型数据集，您可以简单地使用预训练模型（最好是 Resnet50）作为特征提取器，然后添加分类层。
I find the image classification models are all based on dataset such as ImageNet2012, and the outputs of these models are object prediction, stray away from my requirement.
是的，你是对的，但它仍然有用，因为初始层学习适用于各种问题的通用特征，然后最后一个分类层可以更具体地针对问题陈述
is there an method besides neural network, even besides machine learning?
您可以利用 opencv 本机功能，但它对于大型数据集的可扩展性不是很好。
参考Tutorial