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Instagram 性别识别
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Instagram 性别识别
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1. 架构总览
2. API 接口
2.1 用户资料接口(获取头像 URL)
2.2 Cookie 认证
2.3 调用量预估
3. 头像图片获取与反爬
3.1 CDN URL 特性
3.2 绕过 CDN 403
3.3 图片大小
4. DeepFace 性别识别原理
4.1 模型架构
4.2 模型文件
4.3 为什么用 retinaface 而不是默认 opencv
4.4 识别性能
5. Keras/TensorFlow 兼容性踩坑
5.1 问题现象
5.2 根因分析
5.3 尝试过的方案(均失败)
5.4 最终方案
6. 流式处理架构
6.1 为什么流式
6.2 线程模型
6.3 CSV 增量写入
7. PyInstaller 打包踩坑
7.1 打包大小
7.2 踩坑记录
7.3 发布结构
8. 完整数据流
时间估算 (Milan 数据集: 50 博主 + 3050 粉丝)
附录: 环境依赖
为什么不用更新的版本