Taj*_*any 3 machine-learning image-recognition ibm-watson visual-recognition
在Watson图像识别(IR)演示中,您可以为应用程序提供图像,并对其进行分类,并告诉您它在图像中的含义.它是如何实现这一目标的？
至于我从文档中可以看出,你只能给它正面和负面的图像,它只能说'是',这是比萨,或'否',这不是比萨饼.它无法指定是披萨还是意大利面.
有没有办法实现这个目标？
该服务使用一组分类器来工作; 每个分类器仅用于单个标签,并且必须使用它自己的正负图像集进行训练.要获得披萨与意大利面,您必须创建两个分类器并使用正面和负面图像训练每个分类器.(但是,在这种特殊情况下,披萨的负面图像可能只是意大利面的正面图像,反之亦然.)
有一个默认的分类器集合,它们具有相当广泛的标签,所有标签都以这种方式进行了培训; 我相信该演示使用了默认集合+ AlchemyVision(它具有更广泛的分类,但不可训练)的组合.你可以在github上看到demo的源代码.
您可以在Visual Recognition服务文档中阅读更多内容:http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/doc/visual-recognition/index.shtml
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