現時点では、OpenCV の KNN 実装を使用して画像を分類しています。現在、画像を P、S、または長方形に正しく分類しています。ただし、ノイズの画像をフィードすると、前に述べた 3 つの分類のうちの 1 つとして分類しようとします。ノイズとして分類するには、ノイズを「ノイズ」カテゴリに分類するように KNN をトレーニングする必要がありますか、または使用できる精度評価がありますか?
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その方法は、knn_nearest 関数で dists 変数を使用することです。ベクトルと K 単位ベクトルの間の距離を吐き出します。距離が遠ければ遠いほど、テスト データとの共通点が少なくなります。
于 2012-03-26T07:29:09.003 に答える
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はい、しかし私はそれをお勧めしません。みかんとりんごの区別が得意な分類器がある場合は、「果物ではない」と認識させようとするべきではありません。1 つ目は、間違った入力をほとんどすべてのものに与える可能性があるため、2 つ目は元のパフォーマンスが低下するため、3 つ目noiseはパターンが必要なためです。ノイズの定義は??
于 2012-03-26T04:07:35.077 に答える