machine-learning - オブジェクト検出のために SVM-light を使用して分類器をトレーニングする

Question

私はSVM-lightで作業しています。SVM-light を使用して、オブジェクト検出用の分類器をトレーニングしたいと考えています。トレーニングを開始するための構文を見つけました。

 svm_learn example2/train_induction.dat example2/model

私の問題: 正と負の画像のセットから "train_induction.dat" を作成するにはどうすればよいですか?

Answer 1

この質問には 2 つの部分があります。

• SVM を使用した画像のオブジェクト検出には、どの特徴表現を使用すればよいですか?

• SVM-light データ ファイルを作成するにはどうすればよいですか (どのような機能表現でも)?

最初の質問の概要については、 Wikipedia の概要を参照してください。SIFTまたは場合によってはSURFまたはHOG機能に基づくバッグ オブ ワードモデルは、かなり標準的です。

2 つ目は、使用する言語やライブラリによって大きく異なります。機能は、 OpenCV、vlfeat、または他の多くのようなものを使用して画像から抽出できます。次に、SVM-light ホームページで説明されているように、これらの機能を SVM-light 形式に変換できます(そのページにはアンカーはありません。「入力ファイル」を検索してください)。

使用する言語とライブラリを更新すると、より具体的なアドバイスを提供できます。