食品分类器使用神经网络-此实现很好的食品的分类
2016-08-23
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其他
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Foodcam 分类器
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麻省理工学院媒体实验室 Foodcam 视觉词袋的分类。
建成使用 OpenCV 2.3
BOVW 方法实施: 视觉分类与要点袋由凯碧 Csurka、 克里斯托弗 R.舞蹈、 立信风扇、 尤塔 · 维拉莫夫斯基、 塞德里克 · 布雷,2004年。
使用对手颜色冲浪功能 (192 浮游物): 范德三德 et al.,CGIV 2008 颜色描述符对象类别识别。(他们用材料的筛选)
径向基础函数 SVMs 的分类。
这基本上是底漆的使用 OpenCV,BOVW 的方法进行简单的死了。
我调整了的基本方法:
-使用背景减法 (因为这些都是来自照相机的图片)。
-使用滑动窗口。这使多类更好的决策,并实际上铺到图像分割的路径。
编译
---------
基本上,只需运行:
cmake-D CMAKE_CXX_FLAGS =-fopenmp。;让-j4
CMake 应带你一路,但我也有.xcodeproj / 包括。
工作它
----------
获取数据集:
http://fay.media.mit.edu/foodcamimages.zip
假设数据集现在是在同一目录中,在 foodcamimages 下 /。
手动分类训练和测试:
./ 手册分类器 foodcamimages/火车/train.txt
./ 手册分类器 foodcamimages/测试/test.txt
(或者您可以使用包括...我手动分类懒)
创建背景图像:
./ 让-测试-背景
构建词汇: (这将需要很长时间,对耕地 130 KMeans 192 长向量以找到 1000年聚类中心.
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麻省理工学院媒体实验室 Foodcam 视觉词袋的分类。
建成使用 OpenCV 2.3
BOVW 方法实施: 视觉分类与要点袋由凯碧 Csurka、 克里斯托弗 R.舞蹈、 立信风扇、 尤塔 · 维拉莫夫斯基、 塞德里克 · 布雷,2004年。
使用对手颜色冲浪功能 (192 浮游物): 范德三德 et al.,CGIV 2008 颜色描述符对象类别识别。(他们用材料的筛选)
径向基础函数 SVMs 的分类。
这基本上是底漆的使用 OpenCV,BOVW 的方法进行简单的死了。
我调整了的基本方法:
-使用背景减法 (因为这些都是来自照相机的图片)。
-使用滑动窗口。这使多类更好的决策,并实际上铺到图像分割的路径。
编译
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基本上,只需运行:
cmake-D CMAKE_CXX_FLAGS =-fopenmp。;让-j4
CMake 应带你一路,但我也有.xcodeproj / 包括。
工作它
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获取数据集:
http://fay.media.mit.edu/foodcamimages.zip
假设数据集现在是在同一目录中,在 foodcamimages 下 /。
手动分类训练和测试:
./ 手册分类器 foodcamimages/火车/train.txt
./ 手册分类器 foodcamimages/测试/test.txt
(或者您可以使用包括...我手动分类懒)
创建背景图像:
./ 让-测试-背景
构建词汇: (这将需要很长时间,对耕地 130 KMeans 192 长向量以找到 1000年聚类中心.
c++
分类
神经网络
实现
使用
食品
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