神经网络的馈送特征

Question

根据last question，我能够使用提供的方法保存功能集。

FeaturesTest.roundness = roundness;    
FeaturesTest.nWhite = nWhite;   
FeaturesTest.color = color;   
FeaturesTest.descriptors = descriptors;  
FeaturesTest.outputs =  outputs;   
FeaturesTest = {roundness,nWhite, color, descriptors, outputs};

现在我的前 4 个特征被输入到神经网络，第 5 个是目标。我是这样写的。

load('features.mat','FeaturesTest');  
A = FeaturesTest;   
P=A(:,1:4)';  
T=A(:,5:5)';  
rand('seed', 491218382);  
net = newff(minmax(P),T,20);

现在输入特征也会出现同样的错误......

？？？使用 ==> horzcat CAT 时出错 论据维度不是 持续的。 ==> minmax 在 38 处出错 pr{i} = minmax([p{i,:}]);

请问有人知道吗？

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@Itamar Katz 感谢您向我展示了单元格数组和结构的用法。我现在改了。有一个这样的函数可以返回一个图像的特征。对于圆度和 nWhite，只有一个值即将到来。描述符是移位描述符。有 5 种类型的输出。第一个图像输出应为 1，第二个图像输出应为 2，依此类推。颜色在 .mat 文件 [196,186,177] 中显示如下。输出类似于 [1,0,0,0,0]。

function[FeaturesTest] = features(image)
[siftImage, descriptors, locs] = sift(image); 
FeaturesTest = {roundness, nWhite, color, descriptors, outputs};

现在从训练集中一张一张地取出图像，并为每张图像调用上述函数。

for i=1:size(list, 1);
    if (~(list(i).isdir))
        [FeatureSet] = features(fullfile('F:\ProjectWork\Coin_Recognition\TrainingSet', list(i).name));
        Features = [Features; FeatureSet];
    end
end
save('features.mat','Features');

现在我想训练这个功能。我所做的是

load('features.mat','Features');
A = Features;
P=A(:,1:4)';
T=A(:,5:5)';
rand('seed', 491218382);
net = newff(minmax(P),T,20);
Error comes here.

请帮助我。谢谢。

6张图片的features.mat文件是这样的

0.776914651509411   1874    [196,186,177]   <14x128 double>
    [1,0,0,0,0]
0.839974548665116   1794    [219,213,202]   <7x128 double>
    [1,0,0,0,0]
0.841707612525928   1796    [192,182,171]   <5x128 double>
    [1,0,0,0,0]
0.861761793121658   1783    [202,199,192]   <13x128 double>
    [1,0,0,0,0]
0.411077484660635   3689    [97,88,72]  <238x128 double>
    [0,1,0,0,0]
0.844865287736163   3372    [166,139,89]    <228x128 double>
    [0,1,0,0,0]

Answer 1

您应该看看 Itamar Katz 的建议。

我想添加以下内容：我认为问题的核心（对于您的两个问题）是您不明白在 MATLAB 中您不能连接不同大小的矩阵。

例如以下无效：[ zeros(5,5), one(4,4) ]

如果您尝试这样做，您将得到与您遇到的完全相同的错误。

matrix(:) 运算符（参见 Itemar 的回答）将其转换为一维数组，因此可以连接很多东西。

作为建议，我愿意花几个小时来真正理解 MATLAB 中的矩阵。然后您可以更有效地推进您的工作。

Answer 2

您链接到的答案建议使用单元格数组，或带有字段的结构，但您正在执行 both，最后一行：

FeaturesTest = {roundness,nWhite, color, descriptors, outputs};

只是覆盖FeaturesTest 使其成为一个元胞数组，因此之前的所有行都无关紧要。

我猜你需要这样的东西：

P = [roundness(:), nWhite(:), color(:), descriptors(:)];
T = outputs(:);

但是，如果您提供有关每个字段的维度的信息，则更容易帮助您找到错误。