liuruoze/EasyPR

扩充了训练样本，训练出的SVM模型将所有图片都判别为非车牌

Open

#197 geöffnet am 3. Mai 2017

Auf GitHub ansehen
 (7 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)C++ (2.433 Forks)batch import
help wanted

Repository-Metriken

Stars
 (5.755 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (Keine gemergten PRs in 30 T)

Beschreibung

Hi你好，我在原有样本集基础上扩充了自己的一些样本，如下图，然而训练出的SVM模型反而分类不正确了，基本上将所有图片都判别为非车牌，即使是拿训练正样本里的图片给它判别，也判为非车牌。请问可能的原因是什么？应如何做？求教

Contributor Guide

Research-Richtung
Überprüfen Sie die Datenvorverarbeitung, das Sample Gleichgewicht, die Merkmalsextraktion und die SVM Trainingsparameter. Stellen Sie sicher, dass neue Proben korrekt formatiert und normalisiert sind.
Tech Stack
cpp
Domain
backendmachine learningcomputer vision
Issue Type
Fehler
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Halber Tag
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
C++OpenCVSVM basics
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
40