** 最新のコード GitHub リンク： ** https://github.com/HansRen1024/SVM-classification-localization
前書き#
最初は PCA を使用して次元削減し、重要な特徴を抽出して分類の効果を向上させると思っていましたが、私は間違っていました。後で理解しましたが、正負のサンプルを一緒に次元削減しているためです。全く効果がないわけではありませんが、モデルの頑健性は向上し、誤検出率が明らかに低下しました。
[HoG コード]#
(https://github.com/HansRen1024/SVM-classification-localization)
[PCA + SVM コード]#
(https://github.com/HansRen1024/SVM-classification-localization)
[SVM テストコード]#
(https://github.com/HansRen1024/SVM-classification-localization)
後書き#
時間があるときに PSO コードをアップします。