OpenCv3.0.0中SVM预测的置信度

Question

我正在使用一个程序来分类道路标志，我想要得到预测的置信度在0-1之间。我尝试计算置信度并将其与概率进行比较，但是这并不起作用，因为有些图像代表着（例如60公里/小时），但是其置信度低于0.9，而另一些图像（同样代表60公里/小时）的置信度高达0.9。对于未识别的交通标志也是如此：有些图像不代表交通标志，其置信度低于0.9，而其他图像的置信度高于0.9。我已经尝试过这个方法。

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

我发现了这个链接，但它在OpenCv3.0中无法运行。您能帮我吗？

然后我尝试了这个：

 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 = %f\n",
        decision.at<float>(0), response);

我想知道如何做，请问？

- nadjet

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你最终解决了类似这样的问题吗？ - David Doria

Answer 1

在OpenCV3.0中，我们应该使用接口predict(p, noArray(), cv::ml::StatModel::RAW_OUTPUT)。它的作用等同于在OpenCV2.4中使用predict(p, true)。

OpenCV文档解释了该接口：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 - 可选的输出结果矩阵。

flags - 可选标志，与模型相关。一些模型（如Boost、SVM）识别StatModel :: RAW_OUTPUT标志，使该方法返回原始结果（总和），而不是类标签。

- 张嘿嘿

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使用 cv::Mat results; float response = svm->predict(sample.t(), results, cv::ml::StatModel::RAW_OUTPUT); 只会产生返回值为 0，并且与 float response = svm->predict(sample); 相同的类索引作为 results 中唯一的条目。 - David Doria