Могу ли я создать модель алгоритма классификации изображений с онлайн-ссылками на изображения вместо загруженных изображений

Question

Можно ли создать модель алгоритма классификации изображений, если у меня не загружены обучающие данные. Тем не менее, у меня есть все ссылки на изображения, из которых я могу извлечь изображения. Я хочу избежать загрузки всех изображений, так как там много данных. Использование ссылок на изображения будет проще в обслуживании. В настоящее время я планирую использовать Re snet. Однако я попытался выполнить поиск в Интернете и не смог найти способ использовать онлайн-ссылки на изображения для набора данных для обучения. Помощь здесь будет оценена.

Answer 1

Для тренировки вашей модели вам нужны реальные изображения. У вас есть два варианта:

1. Загрузите изображения один раз и сохраните их локально. Это не использует большую емкость сети, но вам нужно хранилище для изображений. Обработка будет намного быстрее, поскольку доступ к локальному диску на несколько порядков быстрее, чем чтение файла по сети.

2. Загружайте каждый файл каждый раз, когда вам это нужно. Это занимает намного меньше места, но значительно медленнее, так как чтение изображений занимает много времени. Это также создает большую нагрузку на сеть, и особенно на сервер, на котором хранятся изображения, так как вам нужно будет загружать их повторно.

Это явно очень плохая идея загружайте изображения каждый раз, как из требуемого времени, так и из-за использования сети, не говоря уже о том, как это влияет на серверы, на которых хранятся изображения.

Таким образом, нет реального выбора: если вы не можете сохранить изображения, вы не можете сделать это.

Answer 2

Данные должны находиться там, где происходит обработка, поэтому, если вы пытаетесь тренироваться на локальной машине, этого не может быть.

Вы можете использовать Google Colab для обучения онлайн и загрузки файлов. на ваш Google Диск, используя this .