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opencv - opencvでsvmlightモデルファイルを使用する
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！
machine-learning - SVM ランクは小さなデータセットでのみ機能します
私はsvm-rankを使用しています。
svm_rank_learn小さなデータセットで実行する場合:
トレーニング セットのプロパティ: 3 つの機能、12 のランキング、596 の例
実行は数秒で終了し、有効なモデルが得られます。しかし、少し大きなデータセットを使用すると:
トレーニング セットのプロパティ: 3 つの機能、30 のランキング、1580 の例
実行はイテレーション 29 で何時間もスタックします。これは非常に奇妙です。なぜなら、ドキュメントには svm-rank が「ランキング (クエリ) の数に比例してスケーリングする」と記載されているからです。
データセットまたは形式の何が問題になっていますか?
c++ - dyld: ライブラリがロードされていません: lib/libopencv_core.3.0.dylib 理由: イメージが見つかりません
次の問題が発生しています。
/Users/luke/Desktop/trainHOG/trainhog ; exit;
dyld: Library not loaded: lib/libopencv_core.3.0.dylib
Referenced from: /Users/luke/Desktop/trainHOG/trainhog
Reason: image not found
Trace/BPT trap: 5
logout
openCV 3.0 alpha を搭載した OSX v10.9.5 を実行している Mac を使用しています。
問題のライブラリは間違いなくフォルダーにあります。export DYLD_LIBRARY_PATH = "path to dynamic libs here.."私はそれを削除してフォルダに貼り付けようとしました.openCVとmacportsを完全に削除して再インストールしました.. 何度かコンピューターを再起動しました！
他に何か提案はありますか？私はアイデアがありません
machine-learning - svmlight で利用可能な、不均衡なトレーニング データセットによるトレーニングのバランスをとるためのコストを提供するにはどうすればよいですか?
e1071 の SVM のコストは、svmlight のコストと同じではないようです。e1071 ライブラリのマニュアルには、コスト パラメータの次の定義が記載されています。
これは基本的に分類ミスの許容範囲です。svmlight によって提供される 1 つの重みがあり、そのマニュアルで次のように説明されています。
このコストは、基本的に、トレーニング データの正と負のデータ ポイントの数が等しくない場合にバランスを取れるようにするためのものです。e1071 の SVM 実装に似たものはありますか?