先决条件：如何使用IBM Watson使用视觉识别模块的内置图像分类器?
IBM Watson Visual Recognition是使用深度学习算法分析图像并允许用户自动识别图像中包含的主题和对象以及将这些图像组织和分类的工具。有趣的是，它允许您构建自己的自定义图像分类器，然后在云本身中训练和测试这些模型。
您将从中学到什么?
您将利用IBM Watson Visual Recognition(VR)使用由您构建的定制图像分类器上载和分类图像。
您需要什么?
- IBM Cloud帐户(注册IBM Cloud Lite帐户不需要信用卡，创建Watson Discovery服务的Lite计划实例不收取任何费用)。
- 设备具有良好的互联网连接。
按照先决条件中所述完成指南至步骤7后，您应该看到以下仪表板。
对于我们在视觉识别服务中创建的自定义模型，我们将对3种狗进行分类。您可以使用任何类别的任何对象(例如水果，徽标)，一天中的不同时间(例如早晨，下午，晚上和晚上)。
程序
步骤1：首先创建我们的第一堂课进行训练。
单击创建课程选项卡。
在下一个屏幕上，输入您的班级名称。让我们从赫斯基开始，所以我们将我们的头等舱命名为赫斯基。
第2步：上传训练数据集。
单击浏览，然后选择包含您班级的训练图像的数据集文件(.zip文件)。我选择了沙哑。
Using a zip file containing all images of a single class is better as it will be efficient and faster to use.
步骤3：将上传的数据集添加到模型中。
单击Husky.zip旁边的复选框(在我的情况下)，然后单击添加到模型。
步骤4：现在，对Beagle和Golden Retriever的数据集执行相同的操作。然后单击“训练模型”。
注意：根据数据集的大小和分辨率，培训可能需要几分钟或更长时间
单击训练有素。
步骤5：测试模型。
单击“测试”选项，然后浏览以上传您的测试数据集(我的测试数据包含所有3种犬种的混合物)。
上传测试数据后，它将自动开始分析所有图像。
步骤6：查看结果
