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 ouverte le 3 mai 2017

Voir sur GitHub
 (7 commentaires) (0 réactions) (0 assignés)C++ (2 433 forks)batch import
help wanted

Métriques du dépôt

Stars
 (5 755 stars)
Métriques de merge PR
 (Aucune PR mergée en 30 j)

Description

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

Guide contributeur

Direction de recherche
Vérifiez le prétraitement des données, l'équilibre des échantillons, l'extraction des caractéristiques et les paramètres d'apprentissage du SVM. Assurez vous que les nouveaux échantillons sont correctement formatés et normalisés.
Stack technique
cpp
Domaine
backendmachine learningcomputer vision
Type d'issue
Bug
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
C++OpenCVSVM basics
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
40