HOG 機能に基づく歩行者検出分類子のトレーニングに取り組んでいます。現在、私は次のことを行っています：
a) すべてのファイルの HOG 特徴 (正と負) を抽出し、これらの特徴をラベル (正の場合は +1、負の場合は -1) でファイルに保存しました。
b) svmlight をダウンロードし、バイナリ (svm_learn、svm_classify) を抽出しました。
c）「トレーニングファイル」（機能ファイル）をsvm_learnバイナリに渡し、モデルファイルを作成しました。
d) 「テスト ファイル」を svm_classify バイナリに渡し、予測ファイルで結果を取得しました。
ここで私の質問は、「次に何をどのように行うか」です。ビデオで歩行者を検出するためにopenCVで「予測ファイル」ではなく「モデルファイル」を使用する必要があることはわかっていると思いますが、openCVは1つのサポートベクターしか使用しないことをどこかで読みましたが、295 SVを取得したので、どうすればよいですかそれを 1 つの適切な形式に変換して使用し、さらに必要な手順がある場合はそれを使用します。
私はあなたの親切に感謝します！