如何快速的构建数据集和迭代模型
方法1:
对于分类任务,每类先手动搞个 100张图,然后训练个基础模型。
找一些相关的数据,用这个模型跑出来一些结果,然后手工挑选一些来扩增数据集。
方法2:
使用 clip 把这些相关的数据做一个嵌入,保存下来,然后通过问问题的方式,找到需要类别的数据
方法3:
直接用 clip 来做图像分类任务?可能需要的计算资源无法被满足,可能不可行。因为需要对 给的图像进行嵌入。
而如果用 clip 做图像检索那么不存在该问题,因为 图像嵌入码可以保存到硬盘里面,对问题文本和图像嵌入码做个相似度计算即可知道该图像是不是你问问题的那一类。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· 阿里巴巴 QwQ-32B真的超越了 DeepSeek R-1吗?
· 【译】Visual Studio 中新的强大生产力特性
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 【设计模式】告别冗长if-else语句:使用策略模式优化代码结构