OpenCV 3.1.0 NB 分类器将所有 MNIST 训练样本分类为单个类

Question

我正在尝试使用 OpenCV 3.1.0 为 MNIST 数据集训练 NB 分类器。我使用来自http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ 的准备好的 CSV 训练和数据文件来训练 NB 分类器。我使用剪切和粘贴稍微修改了这个 CSV 文件以适应 OpenCV 的要求。训练完分类器后，我尝试用它对训练数据集进行分类，但它是将所有样本分类为 0 类。训练数据集有 784 个维度、10 个类和 60000 个样本。我的训练代码如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/ml.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main(int argc, char* argv[])
{
    String trainingDataFile(argv[1]);
    Ptr<TrainData> trainingData = TrainData::loadFromCSV(trainingDataFile,0);

    Ptr<NormalBayesClassifier> nbClassifier = NormalBayesClassifier::create();
    nbClassifier->train(trainingData);

    nbClassifier->save(trainingDataFile+"_trainedNBParams.dat");

    return 0;
}

测试代码只是从文件中重新加载 NB 分类器并对所有样本进行分类。我成功地将此代码用于另一个具有 128 个维度、10 个类和 10000 个样本的较小数据集。我不确定这是否是我的代码、培训方法或 OpenCV 本身的问题。请指教。

谢谢。

Answer 1

如果没有其他信息，很难判断问题可能是什么。

1. OpenCV：只要您使用的是稳定版本，我怀疑问题出在 openCV 库中。
2. 训练方法：特别是考虑到数据是 MNIST，我怀疑您是否必须进行任何微调才能获得合理的结果。只需将参数保留为 opencv 的默认值就可以了。你的方法似乎也不错。

3. 我的猜测是在数据中，因为这是唯一改变并导致失败的变量。你能尝试迭代训练数据吗

   for(int i = 0; i < trainingData->getSamples().size(); i++) {
       // check contents of data
   }
   

   看看那里有什么问题吗？ （样本数、尺寸等）