本文整理汇总了C++中BaseLearner::createGenericStrongLearner方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：C++ BaseLearner::createGenericStrongLearner方法的具体用法？C++ BaseLearner::createGenericStrongLearner怎么用？C++ BaseLearner::createGenericStrongLearner使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类BaseLearner的用法示例。
在下文中一共展示了BaseLearner::createGenericStrongLearner方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的C++代码示例。
示例1: main
//.........这里部分代码省略.........
args.getValue("verbose", 0, verbose);
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// defines the seed
if (args.hasArgument("seed"))
{
unsigned int seed = args.getValue<unsigned int>("seed", 0);
srand(seed);
}
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GenericStrongLearner* pModel = NULL;
if ( args.hasArgument("train") ||
args.hasArgument("traintest") ||
args.hasArgument("trainvalidtest") ) // for Viola-Jones Cascade
{
// get the name of the learner
string baseLearnerName = defaultLearner;
if ( args.hasArgument("learnertype") )
args.getValue("learnertype", 0, baseLearnerName);
checkBaseLearner(baseLearnerName);
if (verbose > 1)
cout << "--> Using learner: " << baseLearnerName << endl;
// This hould be changed: the user decides the strong learner
BaseLearner* pWeakHypothesisSource = BaseLearner::RegisteredLearners().getLearner(baseLearnerName);
pModel = pWeakHypothesisSource->createGenericStrongLearner( args );
pModel->run(args);
}
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else if ( args.hasArgument("traintestmddag") )
{
// -test <dataFile> <shypFile> <numIters>
string shypFileName = args.getValue<string>("traintestmddag", 2);
string baseLearnerName = UnSerialization::getWeakLearnerName(shypFileName);
BaseLearner* pWeakHypothesisSource = BaseLearner::RegisteredLearners().getLearner(baseLearnerName);
pModel = pWeakHypothesisSource->createGenericStrongLearner( args );
pModel->run(args);
}
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else if ( args.hasArgument("test") )
{
// -test <dataFile> <shypFile> <numIters>
string shypFileName = args.getValue<string>("test", 1);
string baseLearnerName = UnSerialization::getWeakLearnerName(shypFileName);
BaseLearner* pWeakHypothesisSource = BaseLearner::RegisteredLearners().getLearner(baseLearnerName);
pModel = pWeakHypothesisSource->createGenericStrongLearner( args );
pModel->classify(args);
}