Изменение OpenCV RandomTree классификатора
Моя проблема Цель: реализовать бумагу для компьютерного зрения, которая использует случайную древовидную структуру для регрессии пикселей от изображения в формате rgbd к координатам трехмерного мира.
Я уже использовал OpenCv для AdaBoost и случайного леса, но я никогда не погружался в код.
Так что теперь, поскольку я хотел бы изменить функцию ошибок узла split, я не знаю, возможно ли это. Я не видел четких объявлений в заголовочном файле.
Просто чтобы добавить информацию о том, что я хочу сделать в функции ошибок.
Вход представляет собой пиксель (i, j). Затем в функции ошибок, зависящей от параметра, из изображения rgbd будет создан объект, и будет найдено лучшее разделение по объекту каждого пикселя подмножества. Особенности явно зависят от параметра и должны оцениваться во время обучения.
Мой вопрос :
Можно ли создать класс, расширяющий CvRTrees и модифицирующий функцию ошибки для каждого узла разбиения?
Если да, какой член должен быть изменен? Если нет, знаете ли вы какие-нибудь библиотеки, которые могли бы помочь мне достичь этого.
Решение
Поскольку никто не ответил, я просто опубликую то, что узнал:
Деревья CvR используют фиксированную функцию в качестве входных данных (например, дескриптор HOG).
Если вы хотите использовать случайные функции, вы должны либо поместить все эти функции в качестве входных данных (которые могут быть совершенно неоптимальными или невозможными).
Или вы можете создать собственную реализацию слабого классификатора, где тип используемой функции является случайным изменяемым, как, например, может быть пороговое значение.
Другие решения
Других решений пока нет …