我目前在做图像识别和分类的相关开发工作,(识别性别年龄) 刚开始用的 clip 模型, 但是速度跟不上, 已经上了 5090 * 6, 加 l20 * 4, 速度都不太理想, 吞吐量不行, 后面问了同行, 他们用的是 MobileNetV2 训练调优的, 速度还不错, 我就也想试试了,
训练一圈下来识别率很低(当然这里可能是我写的代码都不行
训练 mobilenet 前问 claude 和 grok, 说 clip 的确笨重, 用 mobilenet 怎么好怎么好
今天效果不满意, 我问 gemini3, 你猜怎么着, 他建议我用 clip 模型, 多模态啊 咋地, 你说他们狗不狗
优点：
懂语义：它看过几十亿张图，知道"骑马的人"长啥样，不会被背景搞晕。
无需训练：不用洗数据，不用跑 epoch ，直接推理。
泛化强：全身照、半身照、卡通图都能认。
20 条回复 • 2025-11-24 11:55:14 +08:00
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paopjian 2 天前
如果只是识别性别年龄这种任务, 直接上 CLIP 有点大炮打蚊子了, 不应该是先用开源模型试验效果么, 比如 insightface 这种, 再考虑是自己训练/整理集,
mobilenet 单纯速度快, 效果低太多了, backbone 有很多选择 mobilenet darknet resnet, 不用指着一个死磕, 你问 AI 什么他们肯定怎么回答你 不懂你这狗不狗什么意思? |
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v2gba 2 天前
可能和你的 prompt 也有关系
大部分 AI 有附和用户的毛病（除非用户错的厉害） |
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lloovve 2 天前 via iPhone  2
能不能有点自己的主见？这东西完全要靠自己去验证，具体性能和模型，具体训练的样本，还有优化都有关，不要妄想用简单的东西解决这么复杂的问题，现在人都没办法完全看图个图估计准确年龄。
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tool2dx 2 天前
你说人狗我还能理解, AI 吐出来的就只是训练数据, 根据你的提问给最佳回答，有啥狗不狗的。
人会骗你，AI 又不会。 |
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zizon 2 天前
时代变了,hallucinate 都有人拨乱反正了.
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Alias4ck 2 天前
就是懒哈哈哈 总想一口吃个胖子
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sch1111878 OP @v2gba 这个我非常赞同, 很多时候我提示词 规则都写上, 你要有自己的主见, 不要因为我的质疑动摇, 还是不行...
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sch1111878 OP @paopjian 感谢回复, 我这小公司, 就几个人, 也没有相关资源去请教探讨, 真的难受
我用 utkface 数据集训练的, 发现这个数据集的标注本身就有问题, 训练出来的也很离谱 deepface 和 insightface 都试了, |
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sch1111878 OP @tool2dx 我意思几个模型回答的前后不一致, 差异大
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sch1111878 OP @Alias4ck 不是懒, 是我自己太菜了, 公司又小, 外部资源也不多...
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sch1111878 OP |
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aeron 2 天前
大模型还是个猜词游戏，倾向于顺着你得思路去回答，这种问题你最好自己搜一下资料，有个自己的思路，然后去问大模型具体的实现方法细节之类的，不能没有一点想法的被大模型带着跑，容易进坑。
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sch1111878 OP @aeron 感谢
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sch1111878 OP 一开始给我推荐 utkface 这个数据集, 我验证后发现非常不准, 然后提出质疑 又说这个老旧不行了
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gitlight 2 天前
你应该让模型帮你完成的是模型搜索调研任务，别让 AI 加入决策流程，语言模型又不能帮你背锅
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paopjian 2 天前
@sch1111878 我竟然觉得这没啥问题, 性别没问题, 年龄预测这个任务很难的, 顶多能判断是婴儿 青年 老年, 细致了光影一变就结果就变了
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sch1111878 OP @paopjian 这个的确啊 光线, 妆容都会影响, 但是业务上不认同
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sch1111878 OP @paopjian 其他我也就认了, utkface 和 fireface 这里数据集标注都很离谱, 现在去生产环境的数据自己打标来训练一版试试了, 浪费了好几天时间
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ykk 1 天前
开源数据想训练工业模型是伪命题，开源模型都是屎，包括 insightface
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zhmouV2 1 天前
只能预测年龄段 别想着预测精确年龄了。。。
海康的相机也采集不到那么精准的结构化数据 |
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