2013-10-06 56 views
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在HOG(取向梯度直方圖)http://lear.inrialpes.fr/people/triggs/pubs/Dalal-cvpr05.pdf的原始文件中,有一些圖像顯示了圖像的豬形圖像(圖6)。在該圖中,f,g部分表示「分別由正和負SVM權重加權的HOG描述符」。如何在肉豬中可視化svm權重

我不明白這是什麼意思。我明白,當我訓練SVM時,我得到一個Weigth矢量,並且要分類,我必須使用這些特徵(HOG描述符)作爲函數的輸入。那麼,正面和負面的重量是什麼意思?而且我會如何將它們繪製成紙張? 在此先感謝。

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我認爲這個網頁可以幫助你:http://www.geocities.ws/talh_davidc/ – SomethingSomething

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權重告訴您特徵向量的特定元素對於給定類的重要程度。這意味着,如果你在你的特徵向量看到一個高值,你可以查找相應的權重

  • 如果重量是高positiv數它更可能是你的對象是類的
  • 如果你的體重是高負數它更可能是你的對象是類
  • 如果你的體重是接近於零這個位置不是對於分類大多irrelavant現在

使用這些權重比例特徵向量您在有哪裏的畢業生的長度客戶被映射到顏色強度。由於無法顯示負面顏色強度,因此他們決定分割正面和負面的可視化效果。在可視化中,您現在可以看到輸入圖像的哪些部分對類有貢獻(正面),哪些不會(負面)。