hog=cv2.HOGDescriptor()hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())我已经在5月在线论坛上看到了这两行代码，但我不明白SVM向量来自何处，即用于培训该SVM的培训数据是什么，我可以在任何地方找到数据和源代码吗？而且，为什么SVM矢量对于64x128图像的长度为3781？对此的一些洞察力真的很有帮助。谢谢看答案在这里，您将预训练的人检测器用作SVM。您可以在Doc。我不知道他们训练它的方式（算法，参数）。但根据这个答案，接受了训练戴姆勒的行人检测数据集.cv2.HOGDescriptor_g
我目前正在开发一种基于机器学习的纹理分类算法，主要是支持vector机(SVM)。我能够在我的测试数据上获得一些非常好的结果，现在想在生产环境中使用SVM。在我的案例中，高效意味着，它将在多个桌面和移动平台(即Android、iOS)上运行，并且始终在native线程的深处运行。出于软件结构和平台访问策略的原因，我无法从使用SVM的位置访问文件系统。但是，我的框架支持在授予文件系统访问权限的环境中读取文件，并将文件内容作为std::string传送到我的应用程序的SVM部分。配置SVM的标准过程是使用文件名，OpenCV直接从文件中读取:cv::SVM_svm;_svm.load("/
我有以下R配置:操作系统:LinuxR版本3.0.1(2013-05-16)rmr2版本2.2.1rhdfs版本1.0.6hadoop版本1.2.0如何使用带rmr2包的hadoop转换svm模型的结果？所以我可以像往常一样使用构建的模型:predict(svm1,"newdata")我有以下代码:#seteviremonetvariablesSys.setenv(HADOOP_CMD="~/Downloads/hadoop-1.2.0/bin/hadoop")Sys.setenv(HADOOP_HOME="~/Downloads/hadoop-1.2.0/")#starthadoop
今天跑人工智能SVM实验，想试一下线性核函数，结果卡死了，很久也不出结果，但之前使用高斯核函数是没问题的。历经千辛万苦终于找到了原因，记录一下，希望对后人有帮助。本人只是个做作业的小菜菜，如有不对欢迎指正！参考了以下文章：关于PythonSklearnSVM为什么运行很慢得到结果的原因https://blog.csdn.net/zhike5110/article/details/88878812大致原因SVM需要不断寻找最能区分数据的超平面，直至收敛。我们以线性（Linear）核函数为例，如果数据间有明显的线性关系时，SVM就能很快找到这个超平面，达到收敛。但如果数据间无明显的线性关系，即使数
我正在为MapReduce中的每个数据集制作SVM模型(为此我正在使用LibSVM库)。甚至，我有每个模型的测试结果。测试结果文件包含以下详细信息。(IT给出关于测试结果的预测)+1-1+1+1....+1我有这样的5个测试文件。现在我想在mapreduce中使用多数投票结合测试结果。在map阶段，我想将行号作为key的值。如何在映射阶段为所有测试文件提供行号作为值。 最佳答案 我不知道你是否需要MapReduce来完成这个任务，但如果你确实需要在MapReduce中完成它，我会只使用Map-only作业，甚至没有输出文件。仅使用两
我目前正在为一家电信公司的数据进行Twitter数据的情感分析。我正在将数据加载到HDFS中，并使用Mahout的朴素贝叶斯分类器将情感预测为正面、负面或中性。这是我正在做的我正在向机器提供训练数据(key:sentiment,value:text)。使用mahout库通过计算文本的tf-idf(逆文档频率)创建特征向量。mahoutseq2sparser-i/user/root/new_model/dataseq--maxDFPercent1000000--minSupport4--maxNGramSize2-aorg.apache.lucene.analysis.Whitespac
我需要一些帮助来为Android应用程序训练SVM。我有一组不同类别(12个类别)的图像，并从中获取了所有描述符。我设法为每个图像获得相同数量的描述符。我需要的是使用这些描述符为我的android应用程序训练SVM。我不确定我是否应该在Android模拟器中训练它或编写C++程序来训练SVM，然后将其加载到我的应用程序中(如果我使用OpenCV的windows库来训练SVM，然后保存它，将我用于Android的lib识别保存的SVM文件？)。我想我不应该在模拟器中用这么大的数据集训练支持向量机。我已经在Weka(http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)
我无法在互联网上的一个地方找到好的解释。东西太多了，我没有弄清楚该怎么做，反而变得更加困惑。我的目标:创建一个使用摄像头实时检测物体的Android应用程序(我的物体是方向盘和汽车轮胎。)到目前为止，我尝试了haar分类器，但它很难训练，花费了很多时间并且无法正确训练它，所以我决定寻找另一种方法来实现我的目标。现在我了解了特征检测器和SVM训练。我的问题是:1:我应该使用哪种算法(SURF、ORB、FREAK等)？2:您如何看待HOG+Bag-Of-Words？3:你能告诉我如何训练SVM吗？如果有的话给个链接？-我没有找到任何关于此的教程。我一直在寻找，但我的时间有限，所以我决定问问
我已经在bios设置中启用了虚拟化，但是当我尝试启动模拟器时出现错误“您的cpu不支持vt-x或svm”我也安装了Intelhaxm。 最佳答案 2019年8月2日我使用的是AMDRYZEN3400G。遇到了同样的问题，我以非常简单的方式解决了它。YouhavetoenableWindowsHypervisorPlatform转到控制面板>程序>打开或关闭Windows功能并检查WindowsHypervisorPlatform。是的，不要安装HAXM。编辑:2019年8月27日只安装稳定的模拟器镜像(或落后一个版本)。现在使用An
我在Python中使用scikitlearn创建一些SVM模型，同时尝试不同的内核。代码非常简单，遵循以下形式:fromsklearnimportsvmclf=svm.SVC(kernel='rbf',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='linear',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='poly',C=1,gamma=0.1)t0=time()clf.fit(X_train,y_train)print"Trainingtime:",round(time()-t0,3),"s"pred=clf.predict(X_test
