opencv - 在 OpencCV 中重新训练 SVM 分类器？

Question

我用 SVM 作为分类器构建了一个图像分类系统。就我的目的而言，我已经得到了相当不错的分类结果，但我正在寻找一种改进它的方法。假设对于查询图像，系统以错误分类响应。有没有办法用这些新数据重新训练 SVM 分类器。我使用来自 OpenCV 的 SVM。我需要使用不同的分类器或学习系统吗？

Answer 1

您可以尝试使用不同的分类器，但改进现有系统的一种简单方法是使用硬负样本重新训练分类器。要做到这一点：

• 在带有负样本的训练集上使用您的原始分类器，找到所有误报。这些就是所谓的“硬底片”。
• 使用原始训练数据集重新训练您的系统，并使用您在上一步中找到的硬底片进行增强。
• 如果您重复前面的步骤一两次，您可能会得到更好的结果。

您最终得到的分类器应该比您开始使用的分类器更好。小心不要从测试数据集中得到硬否定，因为这会给你带来不正确的结果。