离线图像分类与信息检索：深度学习在移动端的应用

资源摘要信息:"visual-recognition-with-discovery-coreml:使用Watson Visual Recognition和Core ML离线对图像进行分类，并查询Discovery服务以检索更多信息" 一、Watson Visual Recognition与Core ML概述 Watson Visual Recognition是一种利用深度学习技术来识别图像内容的IBM Watson平台服务，可以通过分析图像中的视觉特征，自动识别出图像中的物体、场景和活动等。而Core ML（Core Machine Learning）是苹果公司提供的机器学习框架，允许开发者将训练好的模型集成到iOS应用中，实现数据的本地处理和分析，从而提高应用的响应速度和用户体验。 二、使用深度神经网络对图像进行离线分类 利用由Visual Recognition训练的深度神经网络模型，可以实现图像的离线分类，这意味着不需要网络连接，应用程序也能识别图像中的内容。这对于隐私敏感或网络条件不稳定的应用场景尤为重要。开发者可以通过使用Core ML框架，将Watson Visual Recognition训练好的模型集成到iOS应用中，进行图像的本地处理。 三、与Discovery服务交互 在获取了图像的分类信息后，应用程序可以将分类结果作为查询参数发送给IBM Watson Discovery服务。Watson Discovery服务能够处理非结构化数据，如文本、图像、视频和音频文件，并从中提取有用的信息。通过将图像分类与Discovery服务相结合，应用程序能够提供更丰富、更详尽的关于图像内容的背景信息和相关数据，增强了图像识别的应用价值和用户体验。 四、开发环境与版本要求 在开始使用此入门工具之前，确保已安装Swift 4或更高版本以及iOS 11.0或更高版本。这些版本是支持Core ML所必需的。开发者需要在Xcode环境中进行iOS应用的开发，并且使用Git工具可以方便地管理和更新本地代码。 五、获取和配置项目资源 开发者可以通过GitHub克隆存储库或者下载压缩包的方式获取本教程相关资源。获取资源后，开发者需要配置项目，这可能涉及到添加依赖库、配置模型文件等步骤。 六、Watson Studio与视觉识别设置 本教程中提到的“Watson Studio”可能是IBM Watson平台中用于创建和训练机器学习模型的一个组件。开发者需要注册或登录IBM Cloud账户，并通过此链接创建或管理Watson Studio项目。在Watson Studio中设置视觉识别服务，需要使用IBM Cloud上的资源，包括API密钥和其他认证信息，这些信息将用于在应用程序中集成和调用服务。 七、Swift编程语言 本教程的标签指出了使用Swift语言进行开发。Swift是苹果公司推出的编程语言，专门用于iOS、macOS、watchOS和tvOS应用程序的开发。Swift以其现代语言特性、安全性和性能优势受到开发者的青睐。开发者需要对Swift语言有一定的了解和掌握，以便进行项目的编码和调试工作。 通过以上知识点的介绍，开发者可以了解到如何利用Watson Visual Recognition和Core ML技术进行图像的本地分类，并结合Discovery服务检索更多相关信息，同时掌握相关的开发环境、资源获取和项目配置的方法。