作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
图像分类是一个热门的机器学习方向，它可以用于处理不同领域、不同场景下复杂而多变的图像数据。对于训练一个高性能的图像分类模型来说，具有极高的数据集是必不可少的。然而，手动收集和标记图像数据成本很高，且效率低下。相反地，利用现有的图像搜索引擎或图像采集网站能够快速生成大量的图像数据，但其质量参差不齐，并没有达到专业图像分类所要求的标准。因此，如何从海量图像中提取出高质量、符合需求的数据集就成为制作高质量图像分类数据集的关键环节。Google Images就是一种广泛使用的图像搜索引擎，其中的大量的高清图像数据经过人工筛选后可以提供给开发者用于构建训练模型。为了帮助大家更加便捷地创建高质量的图像分类数据集，本文将向大家展示如何利用Google Images进行自动化数据收集。
2.相关概念及术语
2.1 数据集（Dataset）
数据集由两个主要部分组成：
- 训练集：用于训练模型学习到的特征。
- 测试集：用于评估模型在新的数据上的性能。 数据集通常会包括许多类别的样本图片，每个类别都有若干个样本图片。
2.2 图像分类
图像分类是指识别各种图像内容的任务，它分为两大类： - 一类是将图像按照它们所属的物体或风格进行分类，如汽车、狗、猫等；
- 另一类则是按其内容进行分类，如微笑的人脸图像、黑白图片、光照不同的图片。
2.3 自动图像标注工具
自动图像标注工具是指能够对大量图像进行自动标记、分类和检索的软件。最流行的自动图像标注工具有： - L