Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как использовать обученную модель svm, чтобы предсказать, содержит ли изображение объект car или нет

Как использовать обученную модель svm, чтобы предсказать, содержит ли изображение объект car или нет

#matlab #svm

#matlab #svm

Вопрос:

Я хочу использовать svm для классификации того, содержит ли изображение car или нет.

Я обучил классификатор svm с помощью HOG. Затем я пытаюсь использовать классификатор, поэтому я посмотрел определенное руководство по Mathworks. Я не смог оштрафовать ни одно полезное руководство 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 объектов car.
Если это возможно, я хочу окружить каждый обнаруженный объект car рамкой.

Любая помощь приветствуется.

Ответ №1:

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

 predictions = predict(classifier, testFeatures);