オブジェクト分類の画像機能

Question

私は10種類のオブジェクトがあり、オブジェクトごとに100種類のイメージがあるとします。私はオブジェクトがタイプ0、タイプ1などであるかどうかを分類するためにアルゴリズムを学習するマシンを実行したい。

それぞれのオブジェクトタイプが異なると仮定すると（EX：オブジェクト1：Cat、オブジェクト2：オートバイ、オブジェクト3 ：Trees）これらの画像をいくつかの分類を行うために抽出する可能性のある機能は何ですか？

Answer 1

訓練データが限られているので、クラスタリングのためにK-手段を使用して単語のアプローチを使用することをお勧めします。 機能に関しては、SIFTフィーチャまたはSURFフィーチャを抽出することができます。また、ラプラシアン・ガウス・フィルタのフィルタ応答をいくつかのランダムピクセルに使用することもできます。

Answer 2

完全に接続されたディープニューラルネットワークを使用した場合、実際にはフィーチャを指定する必要はありません。入力はちょうどピクセルになります。 SVMを使用したい場合は、各画像や何かからヒストグラムを抽出することもできますが、それはおそらく有効ではありません。