マルチクラス分類システムと比較するために、ここでは変形可能なパーツベースのモデルを使用して、さまざまな種類の車両を検出するように分類器をトレーニングする必要があります。（この場合は乗用車、トラック、バス）。
また、可能であれば、角度も区別できるようにします (正面図、側面図など)。
そのため、独自のトレーニング データとテスト データを使用する必要があります。
- 理想的には、システムが車両の種類を区別できるようにしたいと考えています。（つまり、これは車とバスです）。
- でもそれが無理なら、せめてバスも乗用車やトラックと同じように、見方を変えれば乗り物だと認識できるようにしてほしい。
トレーニング イメージとテスト イメージを VOCdevkit などの名前のフォルダーに配置する必要があることは理解していますが、私の質問はさまざまなクラスに関するものです。さまざまな種類の車両を認識できるようにシステムをトレーニングするにはどうすればよいですか?
どうすればいいですか？異なるクラス ラベルを持つすべての画像を同じフォルダーに入れるだけですか? それとも、個々の分類子をトレーニングしますか?