0

タイトルで述べたように、これらの値は分類タスク (2 クラス) のニューラル ネットワークをトレーニングするのに十分ですか?

私の目的は、SURF を使用して抽出された特徴点を使用して、前景と背景をセグメント化することです。抽出されたこれらの特徴点は、ニューラル ネットワーク (教師ありまたは分類) に入力されます。

私の質問は、これらの値 (128 または 64 の勾配情報) が NN のトレーニングに適しているかどうかです。

4

1 に答える 1

2

短い答え: はい、とても良いです。

少し長い答え: SURF が最も得意とすることを行うために SURF に依存しており、これらの入力のパターンを分類/認識するために NN に依存しています。その通りです。実際には、それは常に目の前の正確なタスクに依存し、何らかの理由で、構築しているモデルに関連する機能を SURF が取得しない場合、問題が発生します。しかし、一般的には、賛成です。

于 2012-10-16T00:44:28.887 に答える