[外包]图像识别，分类，文本分类

如题，最近看完了 cs231n，对深度学习有一定的了解了，想找些外包练练。

可以做什么：

图片内找给定物体，图片分类，文本分类

FAQ：

• xx 这个问题能不能做出来？

只要确实存在规律，一般都能做出来，效果与数据集的大小，数据集的质量有关。

• 需要多少数据？

500/标签，意味着每一个分类需要至少 500 数据

• 需要提供什么样格式的训练数据？

文本分类：csv，utf-8 encoding， 一列是文本，一列是标签

图像分类：jpg/png，文件夹名称作为标签，每一类放一个文件夹

图像找给定物体：原始物体的照片，jpg/png，需要识别的大图，jpg/png （如果 template match 不行，则需要提供 bounding box 等信息）

• 你会怎么训练模型？

我会用转移学习的方式，这样在小数据集也会有好的效果。

对于文本，我会用 bert，对于图像，我会用 vgg16。

对于图像找给定物体，我会先尝试使用 template match，如果不行则需要用 fastCNN。

• 我最终拿到的是什么？

你会拿到一个 jupyter notebook，里面包含了开发时的代码，以及一个 docker 镜像，启动后会提供一个 http 接口用来实现你的任务。

• 运行最终产品需要 GPU 吗？

不需要，bert 需要 2G 以上的内存，VGG16 需要 1.2G 以上，其他模型都会有一定的内存需求。

费用

基于目前的薪水，时薪是 75 元左右，所以根据所花时间给费用，简单的任务会在 300-500 之间。

联系方式

微信 base64：eGJnMTk5MjAyMjE2MDEy