2013-07-04 2 views
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나는이 분류를 처음 사용하는데 부정적인 견본 훈련에 관해 혼란 스럽다. Bayesian Classifer를 훈련하는 동안 우리는 정말로 부정적인 표본이 필요합니까?Normal Bayes Classifer Negative Samples

도로상의 물건이 자동차, 트럭 또는 동물인지 확인하려고합니다.

나는 각 이미지의 여러 샘플을 훈련시키고 싶지만 음의 샘플도 필요로하는지 혼란 스럽다. 네거티브 샘플이란 무엇이며 내 시스템에서 부정적인 샘플이 될 수있는 것은 무엇입니까?

답변

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우선, 당신이 인식을할지 여부를 결정해야합니다. 인식과 탐지는 서로 다른 프로세스입니다.

  • 는 3 시스템은 각각
  • 을 자동차, 트럭과 동물을 검출 또는이 모두를 감지 한 시스템을해야 할 것,뿐만 아니라 인식 단계와 어떻게 든 분류해야 할 것입니다.

둘째, "동물"검출은 "고양이"검출이 더 쉬운 하드 프로세스입니다. 범위를 좁히고 비슷한 점이 있는지 확인하십시오. 유사한 문제가있을 경우 link을 확인하십시오.

셋째, 이미 눈치 챘을 때 적절한 훈련을 받기 위해 긍정적 인 것보다 많은 네거티브가 필요합니다.

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답변 해 주셔서 감사합니다. 나는 분명히하고 싶은 혼란이 거의 없다. 그 전에 동물은 단지 암소 일 뿐이므로 내 일을 쉽게 해줍니다. 내 첫 번째 혼동은 실제 부정적인 것이 내 부정적인 샘플일까요? 현재 나는 나무, 비행기, 보트 등을 ​​사용하고 있습니다. 하하는 어리석은 것처럼 들리지만 나는 그런 것들이 내 이유 인 길에 있지 않을 것이라고 생각했습니다. 질문 2) 모든 부정적인 표본은 동일한 레이블 또는 다른 레이블을 가진 것보다 정확합니다. 나는 그것들에 -1이라는 레이블을 할당한다. 왜냐하면 나는 그 모든 하나의 부정적 클래스를 생각하기 때문에 동일하다. 이걸 도와주세요. – rish