如何在 SVM 分类器中重用训练信息

How to resuse train information in SVM classifier

本文关键字：信息 SVM 分类器      更新时间：2023-10-16

我正在使用opencv SVM分类器对数字和字母进行分类。（特征数 = 20000，每个特征向量的长度 = 125，类数 36）。

当我运行我的程序时，以下函数（训练）花费了大量时间

svmob.train_auto(m_features, m_labels, cv::Mat(), cv::Mat(), m_params, 10);

有没有办法存储上述函数的输出并在下次运行程序时使用它？

这样我就可以避免训练时间？

是的，只需保存训练好的模型：

svmob.train_auto(m_features, m_labels, cv::Mat(), cv::Mat(), m_params, 10);
svmob.save("svmob.yml.gz"); // zipping saves 3/4 space.

稍后，与其重新训练，不如重新阅读：

SVM svmob;
svmob.load("svmob.yml.gz");
svmob.predict(...);
相关文章：