OpenCv3.0.0中SVM预测的置信度

confidence of prediction in SVM in OpenCv3.0.0

本文关键字：SVM OpenCv3      更新时间：2023-10-16

我正在使用一个图来对道路信号进行分类，我希望获得0-1之间的预测置信度。好吧，我试图计算置信度，并将其与概率进行比较，但没有成功，因为有一些图像表示（exp为60 Km/h），其速率低于0.9，而另一个图像（也表示60 Kkm/h）的速率更高，达到0.9。

但同样的事情在未识别的流量sing中重复：有些图像不代表流量sing，其速率小于0.9，而其他图像的速率高于0.9。我试过这个

decision = svmob.predict(testData, true);
confidence = 1.0 / (1.0 + exp(-decision));

我在这里找到的，但它在OpenCv3.0中不起作用。你能帮帮我吗。

比我试过的要多：

 int classObject = decision.at<float>(currentFile) < 0.0 ? 1 : -1;
    float confidence = classObject == -1 ? (1.0 / (1.0 + exp(-decision.at<float>(currentFile)))) : (1.0 - (1.0 / (1.0 + exp(-decision.at<float>(currentFile)))));
    if(confidence<0.9)
        printf("le panneau n'est pas reconnu");
    else
        printf("decision = %f, response = %fn",
        decision.at<float>(0), response);

我想知道谁来做，好吗？

在opencv3.0中，我们应该使用接口predict（p，noArray（），cv:：ml:：StatModel:：RAW_OUTPUT）。它的效果等于opencv2.4中的预测（p，true）

Opencv文档解释了接口：C++：float StatModel:：predict（InputArray samples，OutputArray results=noArray（），int flags=0）const参数：samples–输入样本，浮点矩阵results–结果的可选输出矩阵。

flags–可选标志，取决于型号。一些模型，如Boost、SVM识别StatModel:：RAW_OUTPUT标志，这使方法返回原始结果（总和），而不是类标签

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