《表2 SVM支持向量构成》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于样本倍增、深度神经网络与SVM的少样本图像识别技术》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用YOLO训练得到的权重，通过测试可以得到测试样本集B3的目标类型、识别概率、目标长宽比，以及通过特征算子可以提取目标姿态、目标SIFT特征点等信息。这些信息共同构成多维支持向量输入，测试样本集B3的真实类型作为SVM支持向量机的输出，对SVM开展训练。训练完成后，可以使用训练好的SVM对原始的测试样本集A3进行识别。SVM支持向量构成见表2。