Computer vision 根据我自己的数据训练基于可变形零件的模型分类器，以识别不同的车辆_Computer Vision_Classification_Image Recognition_Object Detection_Haar Classifier

Computer vision 根据我自己的数据训练基于可变形零件的模型分类器，以识别不同的车辆

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Computer vision 根据我自己的数据训练基于可变形零件的模型分类器，以识别不同的车辆,computer-vision,classification,image-recognition,object-detection,haar-classifier,Computer Vision,Classification,Image Recognition,Object Detection,Haar Classifier,为了与多类分类系统进行比较，我需要使用基于变形零件的模型来训练分类器，以检测不同类型的车辆。（本例中为轿车、卡车和公共汽车）如果可能的话，能够分辨角度（正面视图、侧面视图等）所以我需要使用我自己的培训和测试数据理想情况下，我希望系统能够区分不同类型的车辆。（即，这是一辆汽车对一辆公共汽车）但如果这是不可能的，那么至少我希望它能够认识到，在不同的观点下，公共汽车是一种交通工具，就像汽车或卡车一样我知道我们必须把我们的培训和测试图像放在一个文件夹中，比如devkit等等。但我的问题是关

为了与多类分类系统进行比较，我需要使用基于变形零件的模型来训练分类器，以检测不同类型的车辆。（本例中为轿车、卡车和公共汽车）

如果可能的话，能够分辨角度（正面视图、侧面视图等）

所以我需要使用我自己的培训和测试数据

理想情况下，我希望系统能够区分不同类型的车辆。（即，这是一辆汽车对一辆公共汽车）
但如果这是不可能的，那么至少我希望它能够认识到，在不同的观点下，公共汽车是一种交通工具，就像汽车或卡车一样

我知道我们必须把我们的培训和测试图像放在一个文件夹中，比如devkit等等。但我的问题是关于不同的课程。如何训练系统识别不同类型的车辆

我该怎么办？我是否简单地将所有具有不同类别标签的图像放在同一文件夹中？还是我要训练单个分类器