OpenCV で確率分類器を探しています。これは、予測中にさまざまなクラスの確率またはメンバーシップ値を返します。SVM、ANN、および通常のベイズ分類器 (確率論的) を調べましたが、これらすべての分類器は、特定の入力に対して離散クラスを返します。
たとえば、クラス {A、B、C} があり、入力 {X} を与える場合、クラスのメンバーシップ値が必要です。A=0.2、B=0.1、C=0.7 のように。現在、これらの既存の分類器を使用して、個別の出力を取得しています(例-C)
乾杯。
OpenCV で確率分類器を探しています。これは、予測中にさまざまなクラスの確率またはメンバーシップ値を返します。SVM、ANN、および通常のベイズ分類器 (確率論的) を調べましたが、これらすべての分類器は、特定の入力に対して離散クラスを返します。
たとえば、クラス {A、B、C} があり、入力 {X} を与える場合、クラスのメンバーシップ値が必要です。A=0.2、B=0.1、C=0.7 のように。現在、これらの既存の分類器を使用して、個別の出力を取得しています(例-C)
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