我正在进行一个关于腹侧通路前馈路径的项目，我有6张图像需要在下颞叶层识别。

请问有人能提供一些图像示例，展示训练图像和测试图像之间的区别吗？我应该在包含训练图像的文件夹中添加什么内容？我是否应该添加另一个包含测试图像列表的文件夹？如果是，这些测试图像应该是什么样的？

训练图像必须包含要分析或识别的图像，而测试图像必须包含记忆中的图像吗？换句话说，如果我们有例如16张训练面孔和一到两张测试面孔，那么我们应该分析训练中的面孔与测试中的面孔相对应的是哪一张？这是真的吗？

注意：我不需要代码，我只想了解测试图像和训练图像之间的区别简要解释。

任何帮助将不胜感激。

回答：

在HMAX模型中，你在输入图像层使用所有数据，并对所有数据应用Gabor滤波器、最大池化和径向基核函数。只有在C2层，你才开始训练一部分图像（通常使用基于线性核的SVM）。这部分被设置为训练数据，其余的为测试数据。简而言之，训练图像首先用于构建SVM，然后测试图像通过多数投票方法被分配到数字类别中。

但实际上，这相当于你首先将训练图像放置在图像层。经过所有层处理后，你再将测试图像放置在图像层重新开始识别。因为训练和测试图像都需要缩放，并且在C2层之前的所有操作都是相同的，所以你可以从一开始就将它们混合在一起。

尽管你在图像层使用了所有训练和测试图像，但你仍然需要打乱数据，并选择其中一些作为训练数据，其余的作为测试数据。