ANN - Entraînement de réseau neuronal artificiel

Question

Je sais qu'il est possible d'enregistrer un ANN formé dans un fichier en utilisant CvFileStorage, mais je n'aime vraiment pas la façon dont CvFileStorage sauve la formation, alors je me demandais: est-ce possible de récupérer les informations d'une formation et l'enregistrer de manière personnalisée?

Merci d'avance.

Answer 1

Regardez simplement la structure XML, c'est très simple. Les noms des objets sont les mêmes que dans la classe ANN. est ici un réseau de résolution de XOR:

<?xml version="1.0"?> 
<opencv_storage> 
<my_nn type_id="opencv-ml-ann-mlp"> 
    <layer_sizes type_id="opencv-matrix"> 
    <rows>1</rows> 
    <cols>3</cols> 
    <dt>i</dt> 
    <data> 
     2 3 1</data></layer_sizes> 
    <activation_function>SIGMOID_SYM</activation_function> 
    <f_param1>1.</f_param1> 
    <f_param2>1.</f_param2> 
    <min_val>-9.4999999999999996e-001</min_val> 
    <max_val>9.4999999999999996e-001</max_val> 
    <min_val1>-9.7999999999999998e-001</min_val1> 
    <max_val1>9.7999999999999998e-001</max_val1> 
    <training_params> 
    <train_method>RPROP</train_method> 
    <dw0>1.0000000000000001e-001</dw0> 
    <dw_plus>1.2000000000000000e+000</dw_plus> 
    <dw_minus>5.0000000000000000e-001</dw_minus> 
    <dw_min>1.1920928955078125e-007</dw_min> 
    <dw_max>50.</dw_max> 
    <term_criteria><epsilon>9.9999997764825821e-003</epsilon> 
     <iterations>1000</iterations></term_criteria></training_params> 
    <input_scale> 
    2. -1. 2. -1.</input_scale> 
    <output_scale> 
    5.2631578947368418e-001 4.9999999999999994e-001</output_scale> 
    <inv_output_scale> 
    1.8999999999999999e+000 -9.4999999999999996e-001</inv_output_scale> 
    <weights> 
    <_> 
     -3.8878915951440729e+000 -3.7728173427563569e+000 
     -1.9587678786875042e+000 3.7898767378369680e+000 
     3.0354324494246829e+000 1.9757881693499044e+000 
     -3.5862527376978406e+000 -3.2701446005792296e+000 
     1.3000011629911392e+000</_> 
    <_> 
     3.1017381376627204e+000 1.1052842857439200e+000 
     -4.6739037571329822e+000 3.2282702769334666e+000</_></weights></my_nn> 
</opencv_storage> 

Vous pouvez enregistrer les mêmes paramètres pour vous Oun fichier formated. Certains des champs sont protégés, mais vous pouvez créer une classe enfant à partir de CvANN_MLP et rendre votre économiseur de fichier oun.