SVMクラシファイアとテスト画像

Question

トレーニングセットには5つのクラスがあり、各クラスには100のトレーニング画像があります。私はテストフォルダに5つのクラスを作成しました。ここで、各テスト画像は、トレーニングクラスと比較され、トレーニングクラスの1つに近いことに基づいて、対応するテストクラスのためにラベル付けされる。 SVM分類器で正しい手順を実行しているかどうかを知りたいですか？

Answer 1

だから基本的には、以下の構造を有する：

電車

|-- class1 
| |-- 1.pgm 
| |-- ... 
| |-- 100.pgm 
|-- class2 
| |-- 1.pgm 
| |-- ... 
| |-- 100.pgm 
... 
|-- class5 
| |-- 1.pgm 
| |-- ... 
| |-- 100.pgm 

テスト

|-- class1 
| |-- 1.pgm 
| |-- ... 
| |-- n.pgm 

|-- class5 
| |-- 1.pgm 
| |-- ... 
| |-- n.pgm 

は、次のステップでは、列車の画像から記述子を抽出することです。抽出されたフィーチャを使用して、分類モデルを生成（トレーニング）します。最後に、同じエンコード方法を使用してテスト画像からフィーチャを抽出し、訓練されたモデルを使用して予測を行います。