Can Watson Visual Recognition能确定密度吗？

Question

鲜花花束是我们问题领域的一个相当准确的比喻。
有关示例，让我们假设的30所花的测试图像：
- 玫瑰：10
- 罂粟：9
- 雏菊：5周
- 的lillies：5
- 向日葵：1

是有没有一种培训方法可以让沃森看看花束的照片，并能够以某种特定花型的密度，甚至是比例或者其他什么来回复？

如果有任何想法，我们是否应该用单个/孤立或多个/分组的每个类型的花的图像训练？
...或两者的组合？

任何意见/建议将受到欢迎！

编辑：
或者，而不是花类型的班，我们可以通过行动上课 - 需要？
但是，也许这是一个不同的想法是it's own question。

Answer 1

部分取决于您需要对需要分类的图像进行多少控制，以及您需要进行分类的粒度。例如，如果你保证始终有一束自上而下的花束，清楚地显示所有不同的花朵，并且其他无关的物体通常不在场景中，那么你可能会训练一个分类器，使其具有五个密度级别每种花型。例如，雏菊分类器将有五类：雏菊0-20％，雏菊20-40％，雏菊40-60％，雏菊60-80％和雏菊80％以上。