Watson 시각 인식으로 농도를 결정할 수 있습니까?

Question

꽃의 꽃다발은 우리의 문제 영역에 대한 상당히 비유입니다. 장미 -
: 10
- 양귀비 : 9
- 데이지 : 5
- lillies입니다 : 예를 들어
,의 서른 꽃의 테스트 이미지 가정하자 5
를 - 해바라기 : 1

인가 왓슨에게 꽃다발의 그림을 보여주고 주어진 꽃의 밀도, 심지어 비율이나 어떤 것에 대해 답할 수있는 훈련 방법이 있습니까?

아이디어가 있다면 각 종류의 꽃의 단일/격리 또는 다중/그룹화 된 이미지로 교육해야합니까?
... 또는 둘의 조합?

아이디어/제안을 환영합니다 !!!

편집 :
또는 꽃 형식으로 수업을 작성하는 대신 작업 필요에 따라 수업을 할 수 있습니까 ??
그러나 아마도 그것은 충분히 다른 아이디어가 it's own question 일 것입니다.

Answer 1

부분적으로 분류해야 할 이미지에 대한 제어 수준과 필요한 분류의 세분성에 따라 다릅니다. 예를 들어 꽃다발을 항상 위에서 아래로 내려다 보면서 다른 모든 꽃을 선명하게 보여주고 다른 외부 물체가 일반적으로 장면에 나타나지 않는다면, 아마도 5 개의 농도 레벨과 같은 분류기를 훈련시킬 수 있습니다. 각 꽃 유형. 예를 들어 데이지 분류자는 데이지가 0 ~ 20 %, 데이지가 20 ~ 40 %, 데이지가 40 ~ 60 %, 데이지가 60 ~ 80 %, 데이지가 80 % 이상인 5 개의 클래스가 있습니다.