Can Watson Visual Recognition déterminer la densité?

Question

Bouquets de fleurs sont une analogie assez précise pour notre domaine de problème.
Pour un exemple, supposons une image test de trente fleurs:
- Roses: 10
- Coquelicots: 9
- Marguerites: 5
- Lillies: 5
- Tournesols: 1

Est Y at-il une approche de formation qui pourrait amener Watson à regarder des images de bouquets et à répondre avec une densité d'un type de fleur donné, ou même un rapport ou quelque chose?

S'il y a des idées, devrions-nous nous entraîner avec des images de simples/isolées ou multiples/groupées de chaque type de fleur?
... ou une combinaison des deux?

TOUTES idées/suggestions seraient les bienvenues !!!

EDIT:
Alternativement, plutôt que de faire des classes par type de fleur, nous pourrions classer par l'action nécessaire?
Mais, c'est peut-être un idead assez différent pour être it's own question.

Answer 1

En partie, cela dépend du contrôle que vous avez sur les images que vous devez classer, et de la granularité de la classification que vous devez effectuer. Si, par exemple, vous avez toujours une vue descendante du bouquet qui montre clairement toutes les fleurs différentes et que d'autres objets étrangers ne sont généralement pas dans la scène, alors vous pourriez probablement former un classificateur pour quelque chose comme cinq niveaux de densité pour chaque type de fleur. Par exemple, le classificateur Daisy aurait cinq classes: de 0 à 20% de marguerites, de 20 à 40% de marguerites, de 40 à 60% de marguerites, de 60 à 80% et de plus de 80% de marguerites.