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我已经实施了 Bag Of Words，一切都很顺利。但是，我对一些步骤以及如何实现它感到困惑。

我可以创建弓形描述符作为词袋中的最后一步来创建样本，如此处所示bowDE.compute(img, keypoints, bow_descriptor);.. 事情是我对接下来的步骤感到困惑。

我知道在 BOW 中我必须用非类（可乐）训练和测试一个类（汽车），我在 bow_descriptor 向量中创建的仅用于类汽车，所以我有只属于汽车的样本的向量. 以下是我在训练和测试系统时遇到的问题。

1- 我应该将 bow_descriptor 的向量一半用于 class(cola) ，其余用于 non-class(cola) ，还是我必须为 non-class(cola) 创建一个新的 bow_descriptor ？

2-我需要做多类分类，在完成第一个类（汽车）系统后，我需要训练一个新类（公共汽车+火车等），我应该为每个人创建一个新的训练模型吗, 或者可以和之前的培训一起做培训程序（即培训班BUS，与班车在同一系统中培训）？

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是为所有类创建一个对象还是为每个类创建一个对象都没有关系，只要对所有类使用相同的字典即可。只创建一个对象可能更经济。但是提取的图像描述符应该是相同的。

关于多类 SVM：

您使用了 SVM 标签。所以我假设你想使用 SVM。确实存在使用 SVM 显式进行多类分类的方法，更常见的是训练几个二元 SVM 并将它们组合起来以获得多类结果。

您可以使用 1-vs-1 设置，每个类对训练一个 SVM。对于测试，您在每个 SVM 上评估您的测试示例。最常赢得这些决斗的班级将成为您的最终结果。

另一种流行的方法是 1-vs-all SVM。在这里，您为每个类训练一个 SVM，其中当前类的样本被标记为正样本，所有其他样本被标记为负样本。在测试中，得分最高的班级获胜。

因此，如果您想使用 1-vs-1 设置，您可以在添加新类时重用一些二进制 SVM。1-vs-All 设置是不可能的，因为您需要将新类添加到每个 SVM 的负样本中。

于 2013-04-25T14:15:54.967 回答