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cvBoostStartTraining

2015-06-26 09:37 337 查看
原文如下:

/****************************************************************************************\
*                             Iterative training functions                               *
\****************************************************************************************/

/*
* CvBoostTrainer
*
* The CvBoostTrainer structure represents internal boosting trainer.
*/
typedef struct CvBoostTrainer CvBoostTrainer;

/*
* cvBoostStartTraining
*
* The cvBoostStartTraining function starts training process and calculates
* response values and weights for the first weak classifier training.
*
* Parameters
*   trainClasses
*     Vector of classes of training samples classes. Each element must be 0 or 1 and
*     of type CV_32FC1.
*   weakTrainVals
*     Vector of response values for the first trained weak classifier.
*     Must be of type CV_32FC1.
*   weights
*     Weight vector of training samples for the first trained weak classifier.
*     Must be of type CV_32FC1.
*   type
*     Boosting type. CV_DABCLASS, CV_RABCLASS, CV_LBCLASS, CV_GABCLASS
*     types are supported.
*
* Return Values
*   The return value is a pointer to internal trainer structure which is used
*   to perform next training iterations.
*
* Remarks
*   weakTrainVals and weights must be allocated before calling the function
*   and of the same size as trainingClasses. Usually weights should be initialized
*   with 1.0 value.
*   The function calculates response values and weights for the first weak
*   classifier training and stores them into weakTrainVals and weights
*   respectively.
*   Note, the training of the weak classifier using weakTrainVals, weight,
*   trainingData is outside of this function.
*/
CV_BOOST_API
CvBoostTrainer* cvBoostStartTraining( CvMat* trainClasses,
CvMat* weakTrainVals,
CvMat* weights,
CvMat* sampleIdx,
CvBoostType type );
翻译如下:

/****************************************************************************************\
*                             迭代训练函数                              *
\****************************************************************************************/

/*
* CvBoostTrainer
*
* 该结构体是内部提升训练的trainer结构体
*/
typedef struct CvBoostTrainer CvBoostTrainer;

/*
* cvBoostStartTraining
*
* 该函数的作用是在第一个弱分类器训练时,初始化训练过程,计算特征值,并初始化样本权重
*
* 参数含义如下:
*   trainClasses
*     它是训练样本类的向量,每个元素要么是0,要么是1;而且数据0,1的数据烈性必须是CV_32FC1,即32位浮点型单通道的类型
*   weakTrainVals
*     第一个训练好的弱分类器的响应值,数据类型是CV_32FC1.
*     注:响应值,我的理解是正负样本在该弱分类器下有个预测值,0或者1,可能与原来的类别相同,也可能不同,以为这是个预测过程,不可能100%。
*   weights
*     第一个训练好的弱分类器的权重的向量,数据类型也必须为CV_32FC1.
*   type
*     Boosting type.包括四种: CV_DABCLASS, CV_RABCLASS, CV_LBCLASS, CV_GABCLASS
*
* Return Values
*   返回值是一个CvBoostTrainer的结构体指针,该指针用来进行下一步迭代训练过程
*
* Remarks
*   weakTrainVals 和 weights 必须在回调函数使用前分配,他们的大小都与trainingClasses相同,即具有同样的行和列。
*   一般的,weights 初始化为1.0
*   cvBoostStartTraining函数在训练第一个弱分类器时,计算每个样本的响应值weakTrainVals和权重,并且分别存储在指针变量 weakTrainVals and weights里。
*   注意:使用weakTrainVals, weight,trainingdata的训练过程是在这个函数外部
*/
CV_BOOST_API
CvBoostTrainer* cvBoostStartTraining( CvMat* trainClasses,
CvMat* weakTrainVals,
CvMat* weights,
CvMat* sampleIdx,
CvBoostType type );
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