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xiaotie 回复于 2016年11月30日
咱们算一下啊，假设做玩具级别。采用ImageNet的数据，ImageNet 1500万张图片2万多类，覆盖到植物和昆虫的应该不多把，如果采用ImageNet的数据，不自己搞数据，算是玩具级别。训练和识别服务，得一个显卡服务器，方案（1），用云服务器，云上最便宜的，每月3000元；（2）方案2：自己买 gtx1070 的机器，价格在1万-1万5之间，1080的在1万3-2万之间。玩具级别花不了太多钱，缺点就是识别的种类不多，识别率不高。就这，每个月至少也得3000元。
假设是产品级别，那就花钱海了。植物、昆虫子类亚类好多啊，你要把他们区分开，得好多好多样本，这些样本你得自己采集，自己标注，少说也得上百万张样本吧，植物、昆虫的样本又特别难采集，按采集一个样本5块钱算，100万样本就是500万，你自己算算样本采集的费用。然后训练，训练也超花钱啊，mxnet算是对显卡要求低的了，少帅他们训练resnet，花了3万多美元。用 rcnn 之类的模型，上百万的样本，训练要好久好久啊，训练费用至少几十万吧。这还是用大路货技术，要是自己来点创新或者多个技术的组合，又得很多很多钱。