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OpenCV を使用して、C++ でニューラル ネットワークをトレーニングしようとしています。

cv::Mat* (名前空間 cv が使用されている場合は Mat*) を CvMat* に変換できません。

詳しく説明しましょう：

cv::Mat* タイプの 2 つのデータ構造があります。1 つ目は特徴ベクトルのセットで、2 つ目は期待される出力のセットです。

   cv::Mat *feat = new cv::Mat(3000, 100, CV_32F, featureData);
   cv::Mat *op = new cv::Mat(3000, 2, CV_32F, expectedOutput);

(これらは、特徴ベクトルの長さ = 100、出力状態 = 2 の 3000 データ ポイントです)

これらの 2 つのマトリックスには、正しい次元のデータが入力されており、サンプル データがコンソールに出力されたときに正常に機能しているように見えます。

ニューラル ネットワークは次のように初期化されています。

   int layers_array[] = {100,200,2};    //hidden layer nodes = 200

   CvMat* layer = cvCreateMatHeader(1, 3, CV_32SC1); 
   cvInitMatHeader(layer, 1,3,CV_32SC1, layers_array);

   CvANN_MLP nnetwork;
   nnetwork.create(layer, CvANN_MLP::SIGMOID_SYM, SIGMOID_ALPHA, SIGMOID_BETA);

さて、ANN の train メソッドは次のテンプレートです。

   virtual int train( const CvMat* inputs, const CvMat* outputs,
                       const CvMat* sampleWeights, const CvMat* sampleIdx=0,
                       CvANN_MLP_TrainParams params = CvANN_MLP_TrainParams(),
                       int flags=0 );

次のコードを使用して、cv::Mat * と CvMat * の間で変換を試みました。

   CvMat featMat,opMat;

   (&featMat)->cols = feat->cols;
   (&featMat)->rows = feat->rows;
   (&featMat)->type = CV_32F;
   (&featMat)->data.fl = (float *)feat->data;


   (&opMat)->cols = op->cols;
   (&opMat)->rows = op->rows;
   (&opMat)->type = CV_32F;
   (&opMat)->data.fl = (float *)op->data;

   //setting up the ANN training parameters

   int iterations = network.train(&featMat, &opMat, NULL, NULL, trainingParams);

このコードを実行すると、コンソールに次のエラー メッセージが表示されます。

**OpenCV Error: Bad argument (input training data should be a floating-point matrix withthe number of rows equal to the number of training samples and the number
of columns equal to the size of 0-th (input) layer) in CvANN_MLP::prepare_to_train, file ..\..\OpenCV-2.3.0-win-src\OpenCV-2.3.0\modules\ml\src\ann_mlp.cpp, 
line 694**

エラーメッセージを理解しました。しかし、私の知る限りでは、入出力層のノード数を混乱させていないと思います。

何が問題なのかを理解するのを手伝ってもらえますか?

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一般的に、cv::Mat や CvMat* へのポインタは避けるようにしてください。

幸いなことに、引数として cv::Mat を取るCvANN_MLP::train へのオーバーロードがあるので、代わりにそれを使用してください:

   cv::Mat feat = cv::Mat(3000, 100, CV_32F, featureData);
   cv::Mat op = cv::Mat(3000, 2, CV_32F, expectedOutput);

   int layers_array[] = {100,200,2};    //hidden layer nodes = 200
   cv::Mat layers = cv::Mat (3, 1, CV_32SC1, layers_array );

   CvANN_MLP nnetwork;
   nnetwork.create(layers, CvANN_MLP::SIGMOID_SYM, SIGMOID_ALPHA, SIGMOID_BETA);

   int iterations = nnetwork.train(feat, op, cv::Mat(), cv::Mat(), CvANN_MLP_TrainParams());
于 2014-11-07T08:56:24.480 に答える