machine-learning - 使用 Watson 图像识别的 "Classify"图像

Question

在 Watson Image Recognition (IR) demo ，你可以给应用程序一张图像，它会对它进行分类，并告诉你它认为图像中有什么。它是如何实现这一目标的？

据我从文档中可以看出，你只能给它正面和负面图像，它只能说"is"，这是披萨，或者“否”，这不是披萨。它无法指定它是披萨还是意大利面。

有什么办法可以实现这个目标吗？

Answer 1

该服务通过使用一组分类器来工作；每个分类器仅适用于单个标签，并且必须使用其自己的正图像和负图像集进行训练。要比较披萨和意大利面，您必须创建两个分类器并使用正图像和负图像训练每个分类器。 (然而，在这种特殊情况下，披萨的负面形象可能正是意大利面的正面形象，反之亦然。)

有一个默认的可用分类器集合，其中包含相当广泛的标签，所有这些标签都以这种方式进行了训练；我相信the demo使用默认集合 + AlchemyVision 的组合(其分类范围更广，但不可训练)。您可以看到the demo's source code on github .

您可以在视觉识别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