我是一名社区的景观设计师，我现在有从网上爬取了一个项目的图片，同时也爬取了一些非项目的图片，我如何把...
创建于：2025年5月28日
使用 Deep Research 回答 Chat01
问题
我是一名社区的景观设计师，我现在有从网上爬取了一个项目的图片，同时也爬取了一些非项目的图片，我如何把这些非项目的图片过滤掉了？
回答
为了帮助你过滤掉这些非项目的图片，能否请你提供以下信息：
- 项目图片与非项目图片之间的区别是什么？比如是否有明确的地标、文字、水印、文件名特征、拍摄角度等。
- 你希望使用什么方式进行筛选？是否考虑使用人工辅助判断、机器学习图像识别，还是基于文件名或元数据的规则过滤？
- 你总共有大约多少张图片？
了解这些信息后，我可以为你推荐一个适合的解决方案。
问题
目前已知基于文件名筛选的方式不可行，我能想到的规律是人能够判断出这些图片中哪部分图片是关于这个小区的，哪些图片不是，不是的原因可能是完全不相关例如广告、团队照片、其他风格的项目等原因
回答
明白了。我将为你寻找适合的图像筛选或分类工具，侧重于基于视觉内容、而非文件名、来识别并过滤掉与项目无关的图片。重点会放在无需训练复杂模型、适合你作为设计师上手的实用方法，包括是否可以使用图像聚类、视觉相似性分析、或借助 AI 图像识别服务等。
请稍等，我会尽快整理出筛选图片的可行解决方案。
研究
回答
基于视觉内容的图片筛选工具和方法报告
在大量无序图片中自动筛选出与某项目无关的图片，可以借助一些基于视觉特征的AI工具和方法。以下整理了几种适合景观设计师使用的实用方案，包括图像聚类、相似图像识别、自动标注以及迁移学习自定义模型等。每种方案都附有原理、使用难度、推荐理由和相关链接。
FastDup（开源图像聚类与异常检测工具）
- 原理： FastDup利用预训练的深度学习模型提取图像特征向量，通过特征相似度来识别相似图像集群、重复图片以及离群（异常）图片 (Fastdup documentation) 。它可自动发现数据集中的常见问题，包括找出相似的图片簇、重复项和与众不同的图像 (Cleaning Image Classification Datasets With fastdup and Renumics Spotlight | by Daniel Klitzke | Medium) 。
- 使用难度： 需要一定技术基础，但并不复杂。FastDup是开源的Python库，通过简单命令行运行
fastdup.run(图片文件夹)即可完成分析 (Fastdup documentation) 。结果输出为HTML报告或图集，展示相似图片对、聚类分组和异常图像列表，方便用户查看。支持本地运行（Windows/Linux/Mac），对硬件要求不高。 - 推荐原因： 完全免费且可扩展到大型数据集 (GitHub - visual-layer/fastdup: fastdup is a powerful, free tool designed to rapidly generate valuable insights from image and video datasets. It helps enhance the quality of both images and labels, while significantly reducing data operation costs, all with unmatched scalability.) 。在数据清理领域表现高效快速 (Cleaning Image Classification Datasets With fastdup and Renumics Spotlight | by Daniel Klitzke | Medium) 。针对景观项目图片，FastDup能够自动将视觉风格相近的项目图聚为一类，将广告、人物照等不同风格的图片识别为离群项，快速定位与项目无关的图片，大幅减少人工筛选工作 (Fastdup documentation) 。
- 链接： FastDup官方GitHub项目 (GitHub - visual-layer/fastdup: fastdup is a powerful, free tool designed to rapidly generate valuable insights from image and video datasets. It helps enhance the quality of both images and labels, while significantly reducing data operation costs, all with unmatched scalability.)
SentiSight.ai（在线图像相似搜索平台）
- 原理： SentiSight.ai提供基于深度学习的图像相似度搜索功能。用户可上传图片库并利用其预训练模型提取每张图的视觉特征，然后通过相似度匹配来发现内容相近的图片。该平台也支持训练自定义的相似度模型，以更好地针对特定项目的视觉风格进行优化。
- 使用难度： 平台注重易用性，提供直观的网页界面，即使缺乏AI专业知识也可以上手 (Image similarity search - SentiSight.ai) 。用户按照向导创建项目，上传图片后即可进行相似图片检索或聚类，无需编写代码。官方提供详细的用户指南逐步讲解模型训练与使用。
- 推荐原因： 针对需要按视觉内容分组/筛选图片的场景，SentiSight.ai非常实用。无需自建模型或深度学习背景 (Image similarity search - SentiSight.ai) ，直接利用平台即可找出与样例图片视觉上接近或风格相似的一组图像，从而筛除风格差异明显的无关图片。平台有免费额度，新用户注册可获得约20欧元点数，每月还有固定免费点数，不需绑定支付信息即可长期小规模免费使用 (Image similarity search - SentiSight.ai) 。
- 链接： SentiSight.ai 图像相似搜索介绍 (Image similarity search - SentiSight.ai)
通用图像自动标注API（Google Vision、Clarifai 等）
- 原理： 此类云端视觉智能服务使用预训练的深度学习模型对图片内容进行标签标注。比如Google云Vision API或Clarifai的通用模型，可识别出图像中的对象、场景、活动等数千种类别标签 (Detect Labels | Cloud Vision API | Google Cloud) (general-image-recognition model by clarifai | Clarifai - The World's AI) 。识别依据完全来自图像像素内容，模型经过海量数据训练（Clarifai通用模型涵盖超过1万种概念 (general-image-recognition model by clarifai | Clarifai - The World's AI) ），能为每张图片返回多种关键词标签。
- 使用难度： 上手门槛低，有图形界面和REST接口两种使用方式。无需训练模型，只需将图片提交给API即可获取标签结果。以Google Vision为例，每月可免费分析1000张图片；Clarifai等也提供有限的免费调用额度。对于不会编程的用户，可通过在线演示工具或第三方插件批量获取标注结果（需注册云服务账号）。
- 推荐原因： 自动标注能够快速为大量图片加上内容描述，有助于根据标签筛选图片。例如，景观项目相关图可能带有“花园”、“景观”、“建筑”等标签，而广告图可能出现“文本”、“海报”，团队合影则有“人物”等标签。据此，设计师可以半自动地过滤掉不符合项目主题的图片。云服务的识别精度高，涵盖范围广 (Detect Labels | Cloud Vision API | Google Cloud) ，且无需自行训练模型，实现成本低。
- 链接： Google Cloud Vision API文档 (Detect Labels | Cloud Vision API | Google Cloud) ；Clarifai 通用识别模型介绍 (general-image-recognition model by clarifai | Clarifai - The World's AI)
自定义图像分类（迁移学习模型，如 Azure Custom Vision）
- 原理： 若能提供少量示例图片，利用迁移学习可训练出专门区分项目相关与否的分类模型。微软的Azure定制视觉服务（Custom Vision）等平台支持这一功能。它通过在预训练的CNN模型上微调，学习您提供的样本图像特征，从而分类新的图片是否属于项目图。只需为“项目相关”和“无关图片”各提供几十张样本，即可训练出定制二分类模型。
- 使用难度： 较为友好，无需编程。Azure Custom Vision提供浏览器端的可视化界面，通过拖拽上传图像并标注类别来完成模型训练 (Classify Images on Azure Custom Vision | GeeksforGeeks) 。整个流程无需深度学习专业知识，几分钟内即可训练出模型并在线测试预测结果 (CustomVision.AI: Code-free automated machine learning for image classification | Microsoft Azure Blog) 。需要注册Azure账号（可利用免费试用或学生版），训练和预测有一定免费配额。
- 推荐原因： 自定义模型能够针对特定项目风格达到更高的识别准确度。相比通用标签，对细微的风格差异更敏感。例如，如果项目图片都有独特的景观设计元素，自训模型可以学到这些特征，从而精确地筛出异类。Azure Custom Vision专为小数据集设计，少量样本即可训练出高质量分类器，对新图片的分类准确且鲁棒 (CustomVision.AI: Code-free automated machine learning for image classification | Microsoft Azure Blog) 。这种方式能最大程度减少人工干预，让AI自动批量判别图片是否属于项目范畴。
- 链接： Microsoft Azure Custom Vision 服务简介 (Classify Images on Azure Custom Vision | GeeksforGeeks)
补充说明
上述工具各有侧重，可视情况组合使用。例如，先用FastDup聚类找出可能的项目图片集群，再借助自动标注服务检查离群图片的标签特征。对于包含大量文字的广告图或团队人像照片，还可以借助OCR文字识别或人脸检测作为辅助筛选依据（如利用Vision API检测图像中的文本内容 (Detect Labels | Cloud Vision API | Google Cloud) ）。总体而言，这些开源和免费工具能够帮助景观设计师基于视觉内容高效过滤图片，大幅减少纯人工甄别的工作量。