トレーニングWatson Visual Recognitionクラシファイア

Question

Watson Visual Recognition APIのトレーニング機能を評価しようとしています。 視覚認識のためのクラスファイヤーを経験する人はいますか？ 私は分類器を訓練して、いくつかのexpierence自分自身を持っており、このブログでは、いくつかのINFOMATIONを見つけました： http://christopher5106.github.io/computer/vision/2016/12/23/ibm-watson-bluemix-visual-api-to-create-custom-classifier.html

私が本当に知りたいのですが、何が、私は、75％の精度でそれを分類するオブジェクトの必要がありますかどのくらいの絵です？ このような結果を得るのにどれくらい時間がかかりますか？

ご協力いただきありがとうございます。

Answer 1

必要な画像の数は、オブジェクトがどのようにユニークな、明瞭な画像は、それが持っていると絵などが備わっていますどのように多くの

は、私自身の経験から、あなたにいくつかの例を与えることに依存

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ロゴの検出：ロゴの1つの画像を使用して、ノイズを加えたり、コントラストを変えたり、歪みや回転を小さくしたりして、いくつかのサンプルを作成できます。ロゴが詳細でコントラストが良い場合は、75％を簡単に取得できます。ハールウェーブレットを使用して

猫の検出：約300画像約80％まで私を得ることができます。データの増加と100枚の画像は約75％

人間の耳の検出をもたらすことができます。この検出器は、iPhoneアプリでバーチャルテーリングメガネに使用されています。

あなたはKaggle's Dogs Vsを使用してこれを自分で試すこともできます。猫のデータ。異なる量のデータでさまざまな分類子を試してみると、非常に良いアイデアが得られます。