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IBM Watson Visual Recognition サービスを調べていて、' black-dog ' (つまり、black-dog_positive_example) のようなクラス名を使用して分類子を作成すると、後で画像を分類するときに、このクラス名が ' black_dog ' (ダッシュをアンダースコアに置き換えたもの) として返されます。エンドポイントを使用します。/v3/classify

しかし/v3/classifiers/{classifier_id}、クラスで分類子の詳細を取得すると、「black-dog」として正しくリストされます。

したがって、私の結果GET /v3/classifiers/{classifier_id}は次のようになります。

私の結果GET /v3/classifyは

それで、これは予想されたものですか、それとも欠陥ですか？クラス名に「-」を使用するのは避けるべきですか? クラス名の値に関する他のルールはありますか?

20 個のクラスを使用して、各クラスに 200 個の画像を持つ分類子を正常に作成しました。この分類子にクラスを追加しようとすると、API 呼び出しが失敗します。

これが私のコードです：

IBM Bluemix で Visual Recognition サービスを使用しています。

私はいくつかの分類子を作成しました。特に、この目的でこれらのうちの 2 つを作成しました。

• 1 つ目は、画像内の特定のオブジェクトの認識に関する信頼スコアを返す必要がある「一般的な」分類子です。オブジェクトの 50 の肯定的な例と、オブジェクトに類似したものの 50 の否定的な例 (詳細、そのコンポーネント、それに似た画像など) を使用してトレーニングしました。
• 2 番目: 最初の分類のスコアが非常に高い場合、以前に識別されたオブジェクトの特定のタイプを認識する、より具体的な分類子。この新しい分類器は、最初のものとしてトレーニングされています: タイプ A オブジェクトの 50 個のポジティブ サンプル、タイプ B オブジェクトの 50 個のネガティブ サンプル。この 2 番目の分類は、最初の分類よりも具体的である必要があります。これは、画像がより詳細であり、すべて類似しているためです。

その結果、2 つの分類器が適切に機能し、特定の画像セットの期待される結果はほとんどの場合、真実に対応します。これは、両方が十分にトレーニングされていることを意味します。

しかし、私には理解できないことがあります。

両方の分類器で、正のトレーニング セットで使用された画像の 1 つを分類しようとすると、信頼スコアが 90 ～ 100% 近くになるはずです。代わりに、0.50 ～ 0.55 の範囲に含まれるスコアを常に取得します。正のトレーニング セット (スケーリング、反射、カット アウトなど) の 1 つに非常によく似た画像を試してみると、同じことが起こります。信頼度は 0.55 付近を超えることはありません。

100 個の肯定的な画像と 100 個の否定的な画像を使用して同様の分類器を作成しようとしましたが、最終結果は変わりません。

問題は、なぜ信頼スコアがこれほど低いのかということです。ポジティブ トレーニング セットで使用される画像で 90 ～ 100% に近くないのはなぜですか?

IBM Watson には Visual Recognition サービスがあります: http://www.ibm.com/watson/developercloud/visual-recognition.html

API への呼び出しをテストするための API エクスプローラーは次のとおりです: http://www.ibm.com/watson/developercloud/visual-recognition/api/v3/

チュートリアルと API リファレンスは、ドキュメントで入手できます。

Android を介して JSON データ応答を取得するために、このサービスを使用しようとしています。ただし、デバッグ後もエラー 404 が表示され続けます。この問題を修正する方法が完全にわかりません。

次のコードを実行する場合はapi_key、Main_activity.java を独自のキーに置き換えてください。このキーは、IBM Bluemix で IBM Watson の Visual Recognition サービス用に独自のサービスを作成するときに生成されます。

ここに私の MainActivity.java ファイルがあります:

ServiceHandler.java ファイルは次のとおりです。

CustomException.java ファイルは次のとおりです。

AndroidManifest.xml ファイルは次のとおりです。

activity_main.xml ファイルは次のとおりです。

ワトソンの視覚認識 API を使用して、画像からテキストを選択しようとしています。コードは機能しますが、50% の確率で watson から未定義のサーバー エラー応答が返されます。これは私の側にあるのでしょうか？試してみるべきことはありますか？エラーをグーグルで検索しても、有用な情報は示されませんでした。

このコードは、watson API によって返された json を出力します。

以下は、正しい情報ではなく 50% の確率で返されるものです。

{u'images': [{u'image': u'', u'error': {u'error_id': u'server_error', u'description': u'未定義のサーバーエラーが発生しました.'}} ]、u'images_processed': 0}

エラーが返された場合はリクエストを再送信することを考えていました...しかし、それを修正するためのより良い方法があることを願っています.

どんな助けにも感謝します！

私は、Watson Visual Recognition API を OCR コンポーネントとして使用しようとしていますが、コンピューター化されたテキストではうまく機能していますが、「きれいに手書きされた」テキストを認識できるようにさらに拡張したいと考えています。

カスタム分類子を使用して API をトレーニングすることはできますか? はい、そして誰かがすでにそれを試した場合、それは効果的ですか?

curl -X POST -F "images_file=@prez.jpg" " https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/detect_faces?api_key= {api-key}&version=2016-05- 20"

これは、1 つのイメージ ファイルを api connect にポストするサンプルの curl ポスト コマンドです。

この api を api connect 開発者ポータルに公開しました。しかし、API接続の形式を使用して画像ファイルをAPIに投稿する方法がわかりません。

api 接続の例: curl --request POST \ --url https://api.us.apiconnect.ibmcloud.com/wlwwucnibmcom-dev/ibmtesting/vision5/classify \ --header 'accept: application/json' \ -- header 'content-type: application/json' \ --header 'x-ibm-client-id: REPLACE_THIS_KEY' \ --header 'x-ibm-client-secret: REPLACE_THIS_KEY'

リクエストを投稿するには、どの形式を使用する必要がありますか???