machine-learning - 使用 Watson Image Recognition 对图像进行“分类”

Question

在Watson Image Recognition (IR) 演示中，您可以给应用一个图像，它会对其进行分类，并告诉您它认为图像中的内容。它是如何做到这一点的？

据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”，这是披萨，或者“不”，这不是披萨。它无法指定是披萨还是意大利面。

有没有办法可以做到这一点？

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该服务通过使用分类器的集合来工作；每个分类器仅适用于单个标签，并且必须使用自己的正负图像集进行训练。要获得比萨和意大利面，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。（然而，在这种特殊情况下，披萨的负面形象可能只是意大利面的正面形象，反之亦然。）

有一个可用的默认分类器集合，具有相当广泛的标签，所有这些都以这种方式训练过；我相信该演示使用了该默认集合 + AlchemyVision的组合（具有更广泛的分类，但不可训练）。您可以在 github 上查看演示的源代码。

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