Как использовать обученную модель SVM, чтобы предсказать, содержит ли изображение объект автомобиля или нет - PullRequest
Новая
       5

Как использовать обученную модель SVM, чтобы предсказать, содержит ли изображение объект автомобиля или нет

0 голосов
/ 11 апреля 2019

Я хочу использовать классификацию svm, содержит ли изображение автомобиль или нет.

Я обучил классификатор svm, используя HOG.Затем я пытаюсь использовать классификатор, поэтому я посмотрел учебник по Mathworks.Я не смог оштрафовать ни одного полезного руководства по использованию классификатора svm.

Я использую набор данных из http://cogcomp.org/Data/Car/

Это мой код для классификатора svm. 

imgPos = imread(strrep(file, '*', int2str(0)));

[hog_4x4, vis4x4] = extractHOGFeatures(imgPos,'CellSize',[4 4]);
cellSize = [4 4];
hogFeatureSize = length(hog_4x4);

temp(1:500) = 1;
temp(501:1000) = 0;

trainingLabels = categorical(temp);
trainingFeatures = zeros(fileNum*2, hogFeatureSize, 'single');

for n = 1:500
    posfile = strrep(posFile, "*", int2str(n-1));
    imgPos = imread(posfile); 
    trainingFeatures(n, :) = extractHOGFeatures(imgPos, 'CellSize', cellSize);

    negfile = strrep(negFile, "*", int2str(n-1));
    imgNeg = imread(negfile);
    trainingFeatures(n+500, :) = extractHOGFeatures(imgNeg, 'CellSize', cellSize);
end

classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels);

Я хочу использовать классификатор для обнаружения автомобильных объектов.Если возможно, я хочу окружить каждый обнаруженный автомобильный объект рамкой.

Любая помощь приветствуется.

1 Ответ

0 голосов
/ 11 апреля 2019

Вы ищете метод predict. Получите данные тестовых данных и выполните следующее: 

predictions = predict(classifier, testFeatures);
...