随机森林图像matlab代码-randomised-decision-forest:根据随机森林对Caltech101图像进行分类

时间:2024-06-16 13:13:32
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文件名称:随机森林图像matlab代码-randomised-decision-forest:根据随机森林对Caltech101图像进行分类

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更新时间:2024-06-16 13:13:32

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随机森林图像matlab代码随机决策森林 我们将RF应用于Caltech101数据集的子集以进行图像分类。 使用提供的Caltech101数据集。 我们使用10个班级,每个班级使用15张图像进行训练,并使用每班其他15张图像进行测试。 给出了特征描述符d。 它们是多尺度的密集SIFT特征,其维数为128(有关描述符的详细信息,请参阅)。 该项目基于2014年6月20日由Mang Shao和Tae-Kyun Kim编写的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。 这个Simple-RF工具箱用于逐步说明随机化的决策森林(RF),并在多个玩具数据集和Caltech101图像分类数据集上提供了注释指南。 此代码受Karpathy的工具箱(1)和MSR关于随机森林的工作(2)的启发: 要运行的主要脚本(从主目录)是:main.m-运行演示脚本并显示结果main_guideline-分步演练 一些重要功能: 内部功能: getData.m - Generate training and testing data growTrees.m - Grow random forest, each dec


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