1
Я использую случайную функцию леса в scikit для сегментации изображения. Однако я не могу создать вход для функции clf.fit (X, Y). X - обучающая матрица (n_samples, n_features), Y - целевая матрица (n_samples), в которой последним атрибутом являются метки целевого класса. Я хочу обучить 50 изображений с четырьмя пятью функциями, такими как функции HOG, функции RGB, фильтр f17 и карта тексона.scikit learn + random segmentation
Может ли кто-нибудь помочь мне создать матрицу X и Y. Спасибо!
Вы используете RandomForestClassifier для классификации пикселов для вашей сегментации? Вы должны быть более конкретными о том, что вы делаете, и добавить примерный код. –
Просто, чтобы дать вам представление. Обычно вам нужно 1000 изображений для обучения чему-то действительно простому, например, распознаванию черных цифр на черном фоне. Имея всего 50 изображений, вы не получите значимых результатов. И функция для изображения - один пиксель. Значение 50x50 пикселей с rgb имеет 750 функций. – Zephro