Я обучил SVM, CNN и ANN для набора данных UCF-101, SVM и ANN используют файлы CSV с функциями Hue и LBP соответственно, в то время как CNN использует изображения LBP для обучения классификации. Теперь я хочу объединить {SVM и CNN} и {ANN и CNN}. Возможно ли это сделать? если да, как это можно сделать.
Я извлек 1-й ключевой кадр для каждого видео в наборе данных, а затем рассчитал его гистограмму LBP. Использовал его как функцию для изображения, записал его в csv вместе с его меткой (я выбрал данные только 5 классов из 101 доступных ), а затем обучил SVM и ANN. Это простая сеть с функцией активации Softmax на выходе и 2 скрытых слоя с 8 узлами в каждом скрытом слое. Отсева не используется. Для CNN я извлек особенности изображения LBP и преобразовал его в изображение. Эти данные изображения - то, что я использовал, чтобы обучить CNN. Сеть CNN имеет входной уровень, уровень свертки, уровень активации, уровень полного соединения, уровень отсева (выпадение = 0,5) и выходной уровень. Функция активации - softmax
SVM дает 10% точности в тестировании, в то время как ANN дает 35% на 1000 эпох. CNN дает точность 29% для данных испытаний с 10 эпохами