OpenCV のカスケード分類子が画像をトレーニングし、カスケード トレーナー自体が画像から抽出した機能を使用することを理解しています。しかし、画像にいくつかの注釈をトレーニングに追加することは可能ですか? たとえば、分類器をトレーニングするためのポジティブ サンプルとして使用する約 600 枚の画像がありますが、各画像に (「空撮」、「平面図」、または「都市の背景」などの追加機能の短いベクトルで注釈を付ける必要があります。 」または「風景の背景」）。
トレーナーが抽出した特徴と手動で提供された注釈を組み合わせた分類器を構築することは可能ですか?
この場合、これは機能しません。これは、トレーニングに使用されるのと同じ特徴が分類に使用できる必要があるためです。「側面図」や「正面図」などの注釈を特徴として使用して、車の分類子をトレーニングするとします。次に、未知の画像を分類しようとすると、アノテーションも提供する必要がありますが、これは分類子の目的をほとんど無効にします。
ポイントは、特徴を自動的に抽出できる必要があるということです。分類器への入力が画像の場合、特徴は画像から計算可能でなければなりません。
そうは言っても、分類子への入力が画像とそれに関連するテキストである場合、あなたが提案していることは機能します。新聞の写真や教科書の図からのキャプションかもしれません。次に、テキストからいくつかの機能 (キーワードなど) を抽出することもできます。