你好在本文中，我将告诉您如何成功编写一个使用IBM Watson神经网络的所有功能来确定图片中是否存在猫的机器人。
早在4月，在了解BotPrize竞赛之后，我决定尝试编写一些机器人。我选择了C＃和MrRoundRobin的一个出色的库作为编程语言，并选择了PostgreSql作为数据库。我的第一个机器人的主题是将文件下载到著名的文件托管站点mega.nz。但作为下一个主题，我选择了猫。使用漫游器，您可以对数据库中已有的印章进行喜欢/不喜欢，并发送您的印章照片以进行审核。同样在串联模式下，您可以将最忠实的猫送给您的朋友。因此，在我手动实施审核后，我认为这很无聊，您可以使用神经网络，该网络本身将确定图片中是否有猫。简短搜索后，我发现IBM Watson及其Visual Recognition API可以做到这一点。
结果非常简单-发送图像进行处理，作为响应，您将获得IBM Watson在此图片中找到的内容的JSON数组。杰森的例子[
{
«classes»: [
{
«class»: «animal»,
«score»: 0.997762,
«type_hierarchy»: "/animals"
},
{
«class»: «mammal»,
«score»: 0.995504,
«type_hierarchy»: "/animals/mammal"
},
{
«class»: «cat»,
«score»: 0.990987,
«type_hierarchy»: "/animals/pets/cat"
},
{
«class»: «kitten»,
«score»: 0.668188,
«type_hierarchy»: "/animals/pets/kitten"
}
],
«classifier_id»: «default»,
«name»: «default»
}
]
因此，如果JSON中有一只猫的可能性大于0.75，则此图片将自动进行审核。如果不是，则将其发送到炉子进行手动审核。我使用catacatapi网站进行了数据库的初始填充，处理大约400个印章只用了不到5分钟的时间。您可以在此处尝试将其他图片发送到IBM Watson 。我在Bluemix控制台中注册的唯一困难是它一直挂着。我通过选中“我想使用IBM Bluemix”框成功通过developerworks网站进行了注册。接下来，我从Visual Recognition API获取了密钥，并受过训练以在Explorer API中进行请求使用Visual Recognition API的月份是免费的，然后包括每天250张图片的每日限制。但是，为1000张照片支付2美元的价格引起了极大的乐观。我真的很喜欢让Watson超级计算机代替图片来识别图片中的猫的想法。IBM有大量其他API和服务，并且与Telegram集成的范围很大。