Question

我为不同文件中的不同手势设置了grt标记的分类数据文件。如何为每个输入文件创建具有不同类标签的GRT :: ClassificationData对象？以下是针对2种不同手势的两种不同训练数据文件的前几行：

GRT_LABELLED_CLASSIFICATION_DATA_FILE_V1.0
DatasetName: NOT_SET
InfoText: 
NumDimensions: 3
TotalNumTrainingExamples: 654
NumberOfClasses: 1
ClassIDsAndCounters: 
1   654 NOT_SET
UseExternalRanges: 0
LabelledTrainingData:
1   0.00681441  0.00192668  -0.999975
1   0.212607    -0.0418175  0.976243
1   0.105986    -0.0631664  0.992359

和

GRT_LABELLED_CLASSIFICATION_DATA_FILE_V1.0
DatasetName: NOT_SET
InfoText: 
NumDimensions: 3
TotalNumTrainingExamples: 1336
NumberOfClasses: 1
ClassIDsAndCounters: 
1   1336    NOT_SET
UseExternalRanges: 0
LabelledTrainingData:
1   -0.0139121  0.00375727  -0.999896
1   0.728981    0.675366    -0.111654
1   0.751433    0.629043    -0.199132

我是GRT图书馆的新手，请给出一个详细的答案（可能有一个例子？）

Answer 1

这对我有用：

1.在不同的ClassificationData实例中加载每个文件

 //Load training data from different files
    ClassificationData trainingData1;
    ClassificationData trainingData2;
    ClassificationData trainingData3;
    trainingData1.loadDatasetFromFile("file1");
    trainingData2.loadDatasetFromFile("file2");
    trainingData3.loadDatasetFromFile("file3");

2.Relabel实例到不同的类标签

    //relabelling data before merging them
    //optional step, depending on the data
    trainingData2.relabelAllSamplesWithClassLabel(1,3);
    trainingData3.relabelAllSamplesWithClassLabel(1,4);

3.Cincine所有ClassificationData实例

    //Merging all data
    trainingData1.merge(trainingData2);
    trainingData1.merge(trainingData3);

现在有一个文件包含所有记录。如果不重复执行这些步骤，请执行一次并使用saveDatasetToFile（）。

不同测试数据文件（GRT）的不同类标签

1 个答案: