"Classify" 图像与 Watson 图像识别
"Classify" images with Watson Image Recognition
在Watson Image Recognition (IR) demo中，你可以给app一张图片，它会对其进行分类，并告诉你它认为图片中有什么。它是如何实现的？
据我的文档可以看出，你只能给它正面和负面的图像，它只能说'Yes'，这是Pizza，或者'No'，这不是比萨。它无法指定它是比萨饼还是意大利面。
有什么办法可以实现吗？
该服务使用一组分类器；每个分类器仅适用于单个标签，并且必须使用它自己的正负图像集进行训练。要获得比萨饼和意大利面，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，在那种特殊情况下，披萨的负面形象可能只是意大利面的正面形象，反之亦然。）
有一个默认的分类器集合，其中包含相当广泛的标签，所有这些标签都是以这种方式训练的；我相信the demo uses a combination of that default collection + AlchemyVision (which has a wider range of classifications, but is not trainable). You can see the demo's source code on github.
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
在Watson Image Recognition (IR) demo中，你可以给app一张图片，它会对其进行分类，并告诉你它认为图片中有什么。它是如何实现的？
据我的文档可以看出，你只能给它正面和负面的图像，它只能说'Yes'，这是Pizza，或者'No'，这不是比萨。它无法指定它是比萨饼还是意大利面。
有什么办法可以实现吗？
该服务使用一组分类器；每个分类器仅适用于单个标签，并且必须使用它自己的正负图像集进行训练。要获得比萨饼和意大利面，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，在那种特殊情况下，披萨的负面形象可能只是意大利面的正面形象，反之亦然。）
有一个默认的分类器集合，其中包含相当广泛的标签，所有这些标签都是以这种方式训练的；我相信the demo uses a combination of that default collection + AlchemyVision (which has a wider range of classifications, but is not trainable). You can see the demo's source code on github.
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