SVM Light を使用して、OpenCV で処理された画像を分類しています。画像は白黒になり、少しぼやけており、opencv の HOG 検出器を使用して、1 でラベル付けされた正の画像と -1 でラベル付けされた負の画像からのベクトルで特徴ベクトルを作成します。7 つのポジティブ プロセス イメージと 7 つのネガティブ プロセス イメージで SVMLight トレイン ファイルを実行すると、7 つのネガティブ ファイルのうち 4 つが誤分類されます。
ただし、より大きな入力では、誤分類なしでトレーニングします。なぜこれが当てはまるのか誰にも分かりますか？
