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汕头大学海洋科学接受调剂
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YBQ大学

禁虫 (正式写手)

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朱易理工

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
5楼: Originally posted by angelfan at 2014-01-21 21:07:42
您好,基于HOG+SVM的行人检测代码您有吗?可否给我参考一下,正急需,多谢...

亲,基于HOG+SVM的行人检测代码您有吗?
我现在也是急需了
拜托了!!!
6楼2015-01-17 02:55:36
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lzunightmare

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
YBQ大学: 金币+1, 有帮助, 说得太笼统了 2013-04-29 10:42:52
通俗地讲,hardexample的用处就是“难分的样本都能分开了,还怕简单的吗?”
2楼2013-04-28 14:42:33
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YBQ大学

禁虫 (正式写手)

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3楼2013-04-29 10:43:40
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lzunightmare

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★
YBQ大学: 金币+4, 有帮助 2013-05-03 13:44:15
引用回帖:
3楼: Originally posted by YBQ大学 at 2013-04-29 10:43:40
能详细地解释一下原理上而言这一步为什么能达到这个效果吗?谢谢!...

那你的求助中应该说“通俗而详细地讲”,哈哈哈。
通俗的讲,支持向量机是在正负样本之间找出一个超平面,用以分类。在决定这个超平面时,这些样本点发挥的作用(或者说权重)并不一样大,有一些样本点起了关键作用,这就是“支持向量”,那其他的样本点就算是普通向量吧。hardexample是假正,也就是负样本被判定成了正例,也就是说在首次训练中它们没有发挥支持向量的作用,仅作为“正例”的普通样本对待了。这些样本点靠近首次SVM分类产生的超平面,它们容易被分错。从hardexample提取特征并再次训练,明确了hardexample的支持向量的作用,这将导致超平面的偏移,在后续的分类中纠正部分假正的错误。
这个够详细了吧?

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4楼2013-04-29 17:03:55
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