Я учусь на классификации судов.Я попробовал HOG для извлечения характеристик и получил оценку точности 0,85%.И теперь я пробую LBP, но я получил только 0,31, и когда вы смотрите на матрицу путаницы, вы видите, что все протестированные образцы привязаны только к одному столбцу, в котором больше всего образцов.
Можете ли вы взглянуть на мой код и сказать, где моя ошибка?
train_dataset_dir = "C:/Users/asus/Dropbox/RGB Ship
Classification/Dataset/TRAIN_AUG"
test_dataset_dir = "C:/Users/asus/Dropbox/RGB Ship
Classification/Dataset/TEST"
classes = os.listdir(train_dataset_dir)
label=0
for f in classes:
if not f.startswith('.'):
print(f)
label+=1
class_file=os.path.join(train_dataset_dir,f)
ships=os.listdir(class_file)
for ship in ships:
ship_name=os.path.join(class_file,ship)
img = data.load(ship_name)
img = gaussian(img, sigma=0.8)
img = resize(img,(pr.EN,pr.BOY))
lbp = local_binary_pattern(img, n_points, radius, METHOD)
n_bins = 256
hist, _ = np.histogram(lbp, bins=n_bins, range=(0,9))
lbp_train_set.append(hist)
train_labels.append(label)
после обучения я делаю то же самое для тестирования с другим путем.А потом нормализация с помощью Standartscaler и PCA.Наконец я классифицирую с SVM.Я делал то же самое (sc, PCA, SVM) с HOG.